Hierarchical Clustering
Hierarchical clustering একটি unsupervised পদ্ধতি যা পর্যবেক্ষণগুলিকে (observations) নেস্টেড ক্লাস্টারে (nested clusters) বিভক্ত করে এবং ফলাফলকে একটি ডেনড্রোগ্রাম (dendrogram) হিসাবে উপস্থাপন করে, তাই ক্লাস্টারের সংখ্যা আগে থেকে নির্দিষ্ট করার প্রয়োজন হয় না। এর অ্যাগ্লোমারেটিভ (agglomerative) রূপটি ১৯৬৩ সালে Joe Ward কর্তৃক প্রবর্তিত অবজেক্টিভ-ফাংশন (objective-function) গ্রুপিং ক্রাইটেরিয়ার উপর ভিত্তি করে তৈরি।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+10 more
উৎস
- Ward, J. H. (1963). Hierarchical Grouping to Optimize an Objective Function. Journal of the American Statistical Association, 58(301), 236–244. DOI: 10.1080/01621459.1963.10500845 ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 1). Hierarchical Agglomerative Clustering. ScholarGate. https://scholargate.app/bn/machine-learning/hierarchical-clustering
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
- ফ্যাক্টর অ্যানালাইসিস (Factor Analysis)গবেষণা পরিসংখ্যান↔ compare
- গাউসিয়ান মিক্সচার মডেলযন্ত্র শিখন↔ compare
- প্রধান উপাদান বিশ্লেষণযন্ত্র শিখন↔ compare
যেখানে উদ্ধৃত
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →