बाधा-आधारित क्लस्टर विश्लेषण के प्रकार क्या हैं?

बाधा-आधारित क्लस्टरिंग ऐसे क्लस्टर ढूंढती है जो उपयोगकर्ता द्वारा बताई गई प्राथमिकताओं या बाधाओं को पूरा करते हैं। यह बाधाओं की प्रकृति पर आधारित है, विभिन्न दृष्टिकोणों के बजाय बाधा-आधारित क्लस्टरिंग अपना सकते हैं। बाधाओं की कई श्रेणियां हैं जो इस प्रकार हैं -

• व्यक्तिगत वस्तुओं पर प्रतिबंध - यह क्लस्टर की जाने वाली वस्तुओं पर बाधाओं को परिभाषित कर सकता है। उदाहरण के लिए, एक रियल एस्टेट एप्लिकेशन में, केवल एक मिलियन डॉलर से अधिक मूल्य की लक्जरी हवेली को स्थानिक रूप से क्लस्टर करना पसंद किया जा सकता है। यह बाधा वस्तुओं के संग्रह को संकुलित करने के लिए सीमित करती है। इसे केवल प्रीप्रोसेसिंग द्वारा प्रबंधित किया जा सकता है (उदाहरण के लिए, SQL क्वेरी का उपयोग करके चयन को कार्यान्वित करना), जिसके बाद समस्या अनियंत्रित क्लस्टरिंग के उदाहरण में घट जाती है।

• क्लस्टरिंग पैरामीटर के चयन पर प्रतिबंध - उपयोगकर्ता प्रत्येक क्लस्टरिंग पैरामीटर के लिए वांछित क्षेत्र सेट करना पसंद कर सकता है। क्लस्टरिंग पैरामीटर आमतौर पर दिए गए क्लस्टरिंग एल्गोरिदम के लिए काफी विशिष्ट होते हैं। मापदंडों के उदाहरणों में k, k- साधन एल्गोरिथ्म में समूहों की वांछित संख्या शामिल है; या DBSCAN एल्गोरिथम में (त्रिज्या) और MinPts (न्यूनतम अंक) हैं।

  यद्यपि ऐसे उपयोगकर्ता द्वारा बताए गए पैरामीटर क्लस्टरिंग परिणामों को दृढ़ता से पकड़ सकते हैं, वे आम तौर पर एल्गोरिदम तक ही सीमित होते हैं। इसलिए, उनके ठीक-ट्यूनिंग और प्रसंस्करण को आम तौर पर बाधा-आधारित क्लस्टरिंग के रूप में नहीं माना जाता है।

• दूरी या समानता कार्यों पर प्रतिबंध - यह क्लस्टर की जाने वाली वस्तुओं की निश्चित विशेषताओं के लिए कई दूरियों या समानता कार्यों को परिभाषित कर सकता है, या वस्तुओं के सीमित जोड़े के लिए अलग-अलग दूरी के उपाय कर सकता है। उदाहरण के लिए, खिलाड़ियों को समूहबद्ध करते समय, यह ऊंचाई, शरीर के वजन, आयु और कौशल स्तर के लिए कई भारोत्तोलन योजनाओं का उपयोग कर सकता है।

• व्यक्तिगत समूहों के गुणों पर उपयोगकर्ता द्वारा निर्दिष्ट बाधाएं - एक उपयोगकर्ता परिणामी क्लस्टर की वांछित विशेषताओं को निर्दिष्ट करना पसंद कर सकता है, जो क्लस्टरिंग प्रक्रिया को मजबूती से पकड़ सकता है।

  एक पैकेज डिलीवरी कंपनी पर विचार करें जो किसी शहर में kservice स्टेशनों के लिए स्थान तय करना चाहेगी। कंपनी के पास उपयोगकर्ताओं का एक डेटाबेस है जो उपयोगकर्ता के नाम, स्थान, समय की लंबाई को पंजीकृत करता है क्योंकि ग्राहक कंपनी की सेवाओं और औसत मासिक मूल्य का उपयोग करना शुरू करते हैं। यह ग्राहक स्थान के आधार पर गणना की गई दूरी फ़ंक्शन का उपयोग करके अप्रतिबंधित क्लस्टरिंग के उदाहरण के रूप में इस स्थान चयन समस्या को तैयार कर सकता है।

  ग्राहकों को दो वर्गों में विभाजित करना एक बेहतर तरीका है - उच्च-मूल्य वाले ग्राहक (जिन्हें लगातार, नियमित सेवा की आवश्यकता होती है) और सामान्य ग्राहक (जिन्हें कभी-कभार सेवा की आवश्यकता होती है)। यह लागत बचा सकता है और अच्छी सेवा का समर्थन कर सकता है, प्रबंधक निम्नलिखित बाधाओं को जोड़ता है -

  • प्रत्येक स्टेशन को कम से कम 100 उच्च-मूल्य वाले ग्राहकों की सेवा करनी चाहिए।

  • प्रत्येक स्टेशन को न्यूनतम 5,000 सामान्य ग्राहकों की सेवा करनी चाहिए। बाधा-आधारित क्लस्टरिंग क्लस्टरिंग प्रक्रिया के दौरान ऐसी बाधाओं पर विचार करेगी।

• "आंशिक" पर्यवेक्षण के आधार पर अर्ध-पर्यवेक्षित क्लस्टरिंग - पर्यवेक्षण के कुछ कमजोर रूपों का उपयोग करके असुरक्षित क्लस्टरिंग की गुणवत्ता में अनिवार्य रूप से सुधार किया जा सकता है। यह जोड़ीदार बाधाओं के रूप में हो सकता है (यानी, समान या अलग क्लस्टर के स्वामित्व वाली वस्तुओं के जोड़े)। ऐसी विवश क्लस्टरिंग प्रक्रिया को अर्ध-पर्यवेक्षित क्लस्टरिंग के रूप में जाना जाता है।