Cluster hypothesis
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಮಾಹಿತಿ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆಯಲ್ಲಿ, ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಊಹೆಯು ಆ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗುವ ದತ್ತಾಂಶದ ಸ್ವರೂಪದ ಬಗ್ಗೆ ಒಂದು ಊಹೆಯಾಗಿದೆ, ಇದು ವಿವಿಧ ರೂಪಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಮಾಹಿತಿಯ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆಯಲ್ಲಿ, ಒಟ್ಟಿಗೆ ಸಮೂಹವಾಗಿರುವ ದಾಖಲೆಗಳು "ಮಾಹಿತಿಯ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಇದೇ ರೀತಿ ವರ್ತಿಸುತ್ತವೆ" ಎಂದು ಅದು ಹೇಳುತ್ತದೆ. ವರ್ಗೀಕರಣದ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ, ಅಂಕಗಳು ಒಂದೇ ಸಮೂಹದಲ್ಲಿದ್ದರೆ, ಅವು ಒಂದೇ ವರ್ಗದದ್ದಾಗಿರಬಹುದು ಎಂದು ಅದು ಹೇಳುತ್ತದೆ. ಒಂದೇ ವರ್ಗವನ್ನು ರೂಪಿಸುವ ಅನೇಕ ಸಮೂಹಗಳಿರಬಹುದು. ಮಾಹಿತಿ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಊಹೆಯನ್ನು ಮೊದಲು ವಾನ್ ರಿಜ್ಬರ್ಗೆನ್ ರೂಪಿಸಿದರುಃ "ನಿಕಟವಾಗಿ ಸಂಬಂಧಿಸಿರುವ ದಾಖಲೆಗಳು ಅದೇ ವಿನಂತಿಗಳಿಗೆ ಪ್ರಸ್ತುತವಾಗಿರುತ್ತವೆ". ಹೀಗಾಗಿ, ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕವಾಗಿ, ಸರ್ಚ್ ಇಂಜಿನ್ ಒಂದು ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಅನ್ನು ಮಾತ್ರ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಬಹುದು, ಮತ್ತು ನಂತರ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಈ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಮೂಲಕ ಬ್ರೌಸ್ ಮಾಡಲು ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಊಹೆಯು ಅಂತಹ ಧಾರಣೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಎಂದು ಪ್ರಯೋಗಗಳು ತೋರಿಸಿದರೂ, ಅದನ್ನು ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆಗಾಗಿ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ತೃಪ್ತಿಕರ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಲಿಲ್ಲ. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಊಹೆಯನ್ನು ಕೆ-ಸಮೀಪದ ನೆರೆಯ ವರ್ಗೀಕರಣ ಕ್ರಮಾವಳಿ ಮತ್ತು ಕೆ-ಮೀನ್ಸ್ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಕ್ರಮಾವಳಿಯಂತಹ ಅನೇಕ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳಲ್ಲಿ ಊಹಿಸಲಾಗಿದೆ. ವ್ಯಾಖ್ಯಾನದಲ್ಲಿ "ಸಂಭವನೀಯ" ಎಂಬ ಪದವು ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದರಿಂದ, ಊಹೆಯು ಹಿಡಿದಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆಯೋ ಇಲ್ಲವೋ ಎಂಬುದನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುವ ಯಾವುದೇ ಸ್ಪಷ್ಟ ಗಡಿ ಇಲ್ಲ. ಇದಕ್ಕೆ ವ್ಯತಿರಿಕ್ತವಾಗಿ, ಈ ಊಹೆಗೆ ದತ್ತಾಂಶದ ಅನುಸರಣೆಯ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಅಳೆಯಬಹುದು. ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಊಹೆಯು ಕಡಿಮೆ ಸಾಂದ್ರತೆಯ ಪ್ರತ್ಯೇಕತೆಯ ಊಹೆಗೆ ಸಮನಾಗಿರುತ್ತದೆ, ಇದು ನಿರ್ಧಾರದ ಗಡಿಯು ಕಡಿಮೆ ಸಾಂದ್ರತೆಯ ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ ಇರಬೇಕು ಎಂದು ಹೇಳುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು ಸಾಬೀತುಪಡಿಸಲು, ನಿರ್ಧಾರದ ಗಡಿಯು ಸಮೂಹಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದನ್ನು ದಾಟುತ್ತದೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸೋಣ. ನಂತರ ಈ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಎರಡು ವಿಭಿನ್ನ ವರ್ಗಗಳ ಅಂಕಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಇದನ್ನು ಈ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ನಲ್ಲಿ ಉಲ್ಲಂಘಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳ ದತ್ತಾಂಶ ಮಾದರಿ