সেভ করা পৃষ্ঠা গুছিয়ে রাখতে 'সংগ্রহ' ব্যবহার করুন
আপনার পছন্দ অনুযায়ী কন্টেন্ট সেভ করুন ও সঠিক বিভাগে রাখুন।
আপনার ডেটা ক্লাস্টার করতে, আপনি এই পদক্ষেপগুলি অনুসরণ করবেন:
ডেটা প্রস্তুত করুন।
সাদৃশ্য মেট্রিক তৈরি করুন।
ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম চালান।
ফলাফল ব্যাখ্যা করুন এবং আপনার ক্লাস্টারিং সামঞ্জস্য করুন।
এই পৃষ্ঠাটি সংক্ষিপ্তভাবে পদক্ষেপগুলি পরিচয় করিয়ে দেয়। আমরা পরবর্তী বিভাগে গভীরে যেতে হবে.
ডেটা প্রস্তুত করুন
যেকোন ML সমস্যার মতো, আপনাকে অবশ্যই সেই ডেটাতে একটি মডেলকে প্রশিক্ষণ বা ফাইন-টিউনিং করার আগে বৈশিষ্ট্য ডেটা স্বাভাবিক, স্কেল এবং রূপান্তর করতে হবে। উপরন্তু, ক্লাস্টার করার আগে, পরীক্ষা করে দেখুন যে প্রস্তুত করা ডেটা আপনাকে উদাহরণগুলির মধ্যে মিল সঠিকভাবে গণনা করতে দেয়।
সাদৃশ্য মেট্রিক তৈরি করুন
একটি ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম ডেটাকে গোষ্ঠীভুক্ত করার আগে, এটিকে জানতে হবে যে কতটা অনুরূপ জোড়া উদাহরণ। আপনি একটি সাদৃশ্য মেট্রিক তৈরি করে উদাহরণগুলির মধ্যে সাদৃশ্যের পরিমাণ নির্ধারণ করতে পারেন, যার জন্য আপনার ডেটার যত্নশীল বোঝার প্রয়োজন।
ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম চালান
একটি ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম ক্লাস্টার ডেটার সাথে মিল মেট্রিক ব্যবহার করে। এই কোর্সটি k- মানে ব্যবহার করে।
ফলাফল ব্যাখ্যা করুন এবং সামঞ্জস্য করুন
যেহেতু ক্লাস্টারিং একটি গ্রাউন্ড "সত্য" তৈরি করে না বা অন্তর্ভুক্ত করে না যার বিরুদ্ধে আপনি আউটপুট যাচাই করতে পারেন, তাই ক্লাস্টার স্তর এবং উদাহরণ স্তর উভয়েই আপনার প্রত্যাশার বিপরীতে ফলাফল পরীক্ষা করা গুরুত্বপূর্ণ। যদি ফলাফলটি অদ্ভুত বা নিম্নমানের দেখায়, তবে পূর্ববর্তী তিনটি ধাপের সাথে পরীক্ষা করুন। আউটপুটের গুণমান আপনার চাহিদা পূরণ না হওয়া পর্যন্ত পুনরাবৃত্তি চালিয়ে যান।
[[["সহজে বোঝা যায়","easyToUnderstand","thumb-up"],["আমার সমস্যার সমাধান হয়েছে","solvedMyProblem","thumb-up"],["অন্যান্য","otherUp","thumb-up"]],[["এতে আমার প্রয়োজনীয় তথ্য নেই","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["খুব জটিল / অনেক ধাপ","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["পুরনো","outOfDate","thumb-down"],["অনুবাদ সংক্রান্ত সমস্যা","translationIssue","thumb-down"],["নমুনা / কোড সংক্রান্ত সমস্যা","samplesCodeIssue","thumb-down"],["অন্যান্য","otherDown","thumb-down"]],["2025-02-25 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।"],[[["Data needs to be prepared through normalization, scaling, and transformation before using it for clustering."],["A similarity metric is crucial for clustering algorithms as it quantifies how similar data points are to each other."],["The k-means algorithm is employed in this course to group data based on the defined similarity metric."],["Evaluating and adjusting clustering outcomes is an iterative process involving reviewing cluster quality and individual data point assignments."]]],[]]
