गिरगिट एक पदानुक्रमित क्लस्टरिंग एल्गोरिथ्म है जो समूहों के जोड़े के बीच समानता तय करने के लिए गतिशील मॉडलिंग का उपयोग करता है। ROCK और CURE जैसे दो पदानुक्रमित क्लस्टरिंग एल्गोरिदम की देखी गई कमजोरियों के आधार पर इसे बदल दिया गया था।
ROCK और संबंधित डिजाइन क्लस्टर निकटता के संबंध में डेटा की उपेक्षा करते हुए क्लस्टर इंटरकनेक्टिविटी पर जोर देते हैं। इलाज और संबंधित डिजाइन क्लस्टर निकटता पर विचार करते हैं फिर भी क्लस्टर इंटरकनेक्टिविटी की उपेक्षा करते हैं। गिरगिट में, क्लस्टर समानता का आकलन इस आधार पर किया जाता है कि क्लस्टर के अंदर कितनी अच्छी तरह से जुड़ी हुई वस्तुएं हैं और क्लस्टर की निकटता पर निर्भर करता है। विशेष रूप से, दो क्लस्टर संयुक्त होते हैं यदि उनकी इंटरकनेक्टिविटी अधिक होती है और वे एक साथ निकट होते हैं।
यह एक स्थिर, उपयोगकर्ता द्वारा आपूर्ति किए गए मॉडल पर आधारित नहीं है और संयुक्त होने वाले समूहों की आंतरिक विशेषताओं के लिए स्वचालित रूप से अनुकूल हो सकता है। मर्ज प्रक्रिया प्राकृतिक और सजातीय समूहों की खोज का समर्थन करती है और इसका उपयोग सभी प्रकार के डेटा के लिए किया जाता है, यह देखते हुए कि एक समानता फ़ंक्शन को परिभाषित किया जा सकता है।
गिरगिट को एक विरल ग्राफ बनाने के लिए k-निकटतम-पड़ोसी ग्राफ़ तकनीक की आवश्यकता होती है, जहाँ ग्राफ़ का प्रत्येक शीर्ष एक डेटा ऑब्जेक्ट को परिभाषित करता है, और दो शीर्षों (ऑब्जेक्ट्स) के बीच एक किनारा मौजूद होता है यदि एक ऑब्जेक्ट बीच में है k-दूसरे की सबसे समान वस्तुएँ। वस्तुओं के बीच समानता को दर्शाने के लिए किनारों को भारित किया जाता है।
गिरगिट k-निकटतम-पड़ोसी को बड़ी संख्या में अपेक्षाकृत छोटे उप-समूहों में विभाजित करने के लिए एक ग्राफ विभाजन एल्गोरिथ्म का उपयोग करता है। यह एक एग्लोमेरेटिव पदानुक्रमित क्लस्टरिंग एल्गोरिदम का उपयोग कर सकता है जो बार-बार उप-समूहों को उनकी समानता के आधार पर मर्ज करता है। यह अधिकांश समान उप-समूहों के जोड़े निर्धारित कर सकता है, यह इंटरकनेक्टिविटी के साथ-साथ क्लस्टर की निकटता दोनों को ध्यान में रखता है।
k-निकटतम-पड़ोसी ग्राफ गतिशील रूप से पड़ोस के दृष्टिकोण को पकड़ता है:किसी वस्तु का पड़ोस त्रिज्या उस क्षेत्र के घनत्व से तय होता है जिसमें वस्तु रहती है। घने क्षेत्र में, पड़ोस को संकीर्ण रूप से दर्शाया गया है। asparse क्षेत्र में, इसका अधिक व्यापक रूप से प्रतिनिधित्व किया जाता है।
इस प्रभाव का परिणाम DBSCAN जैसी घनत्व-आधारित विधियों की तुलना में अधिक प्राकृतिक समूहों में होता है, जो इसके बजाय एक विश्वव्यापी पड़ोस का उपयोग करते हैं। इसके अलावा, क्षेत्र के घनत्व को किनारों के भार के रूप में दर्ज किया जाता है। विशेष रूप से, घने क्षेत्र के किनारों का वजन विरल क्षेत्र की तुलना में अधिक होता है।
ग्राफ़-विभाजन एल्गोरिथ्म k-निकटतम-पड़ोसी ग्राफ़ को इस प्रकार विभाजित करता है कि यह किनारे को छोटा कर देता है। यानी क्लस्टर C को सब-क्लस्टर्सCi . में उप-विभाजित किया गया है और सी<उप>जे काटे जा सकने वाले किनारों के वजन को कम करने के लिए C को Ci . में विभाजित किया जाना चाहिए और सी<उप>जे . एज कट को ईसी (Ci .) दर्शाया गया है , सी<उप>जे )और क्लस्टर Ci . के बीच पूर्ण इंटरकनेक्टिविटी निर्धारित करता है और सी<उप>जे ।