অ্যাফিনিটি প্রোপাগেশন ক্লাস্টারিং
ব্রেন্ডন ফ্রে এবং ডেলবার্ট ডুয়েক ২০০৭ সালে প্রবর্তিত অ্যাফিনিটি প্রোপাগেশন, একটি ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম যা ডেটার মধ্যে প্রতিনিধি 'এক্সিম্পলার' শনাক্ত করে প্রতিটি জোড়া বিন্দুর মধ্যে বার্তা আদান-প্রদানের মাধ্যমে যতক্ষণ না একটি সামঞ্জস্যপূর্ণ ক্লাস্টারের সেট তৈরি হয়। কে-মিনসের বিপরীতে, এটি ক্লাস্টারের সংখ্যা আগে থেকে নির্দিষ্ট করার প্রয়োজন হয় না — সেই সংখ্যা ডেটা এবং একটি 'পছন্দ' প্যারামিটার থেকে উদ্ভূত হয় — এবং এটি সরাসরি জোড়া সাদৃশ্য থেকে কাজ করে, যার জন্য মেট্রিক হওয়ার প্রয়োজন নেই।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
উৎস
- Frey, B. J., & Dueck, D. (2007). Clustering by passing messages between data points. Science, 315(5814), 972–976. DOI: 10.1126/science.1136800 ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 2). Affinity Propagation Clustering. ScholarGate. https://scholargate.app/bn/machine-learning/affinity-propagation
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- ডিবিস্ক্যানযন্ত্র শিখন↔ compare
- Hierarchical Clusteringযন্ত্র শিখন↔ compare
- K-Means ক্লাস্টারিংযন্ত্র শিখন↔ compare
- স্পেকট্রাল ক্লাস্টারিংযন্ত্র শিখন↔ compare
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →