ইনার্শিয়া (Inertia)
ইনার্শিয়া, যা ক্লাস্টারের অভ্যন্তরীণ বর্গের সমষ্টি (Within-Cluster Sum of Squares - WCSS) নামেও পরিচিত, ক্লাস্টার সুসংহতি পরিমাপের একটি পদ্ধতি যা পরিমাপ করে যে একটি ক্লাস্টারের কেন্দ্রবিন্দুর চারপাশে ডেটা পয়েন্টগুলো কতটা নিবিড়ভাবে একত্রিত। এর মান যত কম হয়, ক্লাস্টারগুলো তত বেশি সুসংহত ও নিবিড় হয়। k-means ক্লাস্টারিংয়ের জন্য ইনার্শিয়া একটি প্রাথমিক উদ্দেশ্যমূলক ফাংশন এবং এই পদ্ধতিটি প্রবর্তনের পর থেকেই এটি একটি মৌলিক পরিমাপক হিসেবে ব্যবহৃত হয়ে আসছে।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
পদ্ধতি-মানচিত্র
সম্পর্কিত পদ্ধতিসমূহের প্রতিবেশ — অন্বেষণ করতে একটি নোড নির্বাচন করুন।
উৎস
- Lloyd, S. P. (1982). Least squares quantization in PCM. IEEE Transactions on Information Theory, 28(2), 129-137. DOI: 10.1109/TIT.1982.1056489 ↗
- MacQueen, J. (1967). Some methods for classification and analysis of multivariate observations. In Proceedings of the Fifth Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability (Vol. 1, pp. 281-297). link ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 3). Inertia: Sum of Squared Distances to Cluster Centroids. ScholarGate. https://scholargate.app/bn/model-evaluation/inertia
কোন পদ্ধতি?
এই পদ্ধতিটিকে তার নিকটতম সমগোত্রীয়দের পাশে রাখুন এবং পাশাপাশি পড়ুন — গ্রন্থাগার বইগুলি টেবিলে সাজিয়ে দেয়; নির্বাচন আপনার।
- Calinski-Harabasz Indexমডেল মূল্যায়ন↔ তুলনা করুন
- ডেভিস-বোল্ডিন সূচক (Davies-Bouldin Index)মডেল মূল্যায়ন↔ তুলনা করুন
- ডান সূচকমডেল মূল্যায়ন↔ তুলনা করুন
- কনুই পদ্ধতিমডেল মূল্যায়ন↔ তুলনা করুন
- সিলুয়েট স্কোরমডেল মূল্যায়ন↔ তুলনা করুন
যেখানে উদ্ধৃত
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →