Cluster hypothesis
মেশিন লার্নিং এবং তথ্য পুনরুদ্ধারের ক্ষেত্রে, ক্লাস্টার হাইপোথিসিস হল সেই ক্ষেত্রগুলিতে পরিচালিত তথ্যের প্রকৃতি সম্পর্কে একটি অনুমান, যা বিভিন্ন রূপ নেয়। তথ্য পুনরুদ্ধারের ক্ষেত্রে, এটি বলে যে যে নথিগুলি একসঙ্গে গুচ্ছবদ্ধ করা হয়েছে সেগুলি "তথ্যের প্রয়োজনের প্রাসঙ্গিকতার ক্ষেত্রে একই রকম আচরণ করে"। শ্রেণিবিন্যাসের ক্ষেত্রে, এটি বলে যে যদি পয়েন্টগুলি একই ক্লাস্টারে থাকে তবে তারা সম্ভবত একই শ্রেণীর হতে পারে। একটি একক শ্রেণী গঠনকারী একাধিক ক্লাস্টার থাকতে পারে। তথ্য পুনরুদ্ধার ক্লাস্টার হাইপোথিসিস প্রথমে ভ্যান রিজসবার্গেন দ্বারা প্রণয়ন করা হয়েছিলঃ "ঘনিষ্ঠভাবে সম্পর্কিত নথিগুলি একই অনুরোধের সাথে প্রাসঙ্গিক হতে থাকে"। সুতরাং, তাত্ত্বিকভাবে, একটি সার্চ ইঞ্জিন একটি প্রশ্নের জন্য শুধুমাত্র উপযুক্ত গুচ্ছটি সনাক্ত করার চেষ্টা করতে পারে এবং তারপরে ব্যবহারকারীদের এই গুচ্ছটি ব্রাউজ করার অনুমতি দিতে পারে। যদিও পরীক্ষাগুলি দেখায় যে ক্লাস্টার হাইপোথিসিস এইভাবে ধারণ করে, পুনরুদ্ধারের জন্য এটি কাজে লাগানোর ফলে সন্তোষজনক ফলাফল পাওয়া যায়নি। মেশিন লার্নিং ক্লাস্টার অনুমান অনেক মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম যেমন কে-নিকটতম প্রতিবেশী শ্রেণিবিন্যাস অ্যালগরিদম এবং কে-মানে ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম অনুমান করা হয়। যেহেতু "সম্ভাব্য" শব্দটি সংজ্ঞায় উপস্থিত হয়, তাই অনুমানটি ধরে রাখে বা ধরে রাখে না তার কোনও স্পষ্ট সীমানা নেই। এর বিপরীতে এই অনুমানের সাথে তথ্যের আনুগত্যের পরিমাণ পরিমাণগতভাবে পরিমাপ করা যেতে পারে। বৈশিষ্ট্য গুচ্ছ অনুমান নিম্ন ঘনত্ব পৃথকীকরণ অনুমানের সমতুল্য যা বলে যে সিদ্ধান্তের সীমানা একটি নিম্ন-ঘনত্ব অঞ্চলে থাকা উচিত। এটি প্রমাণ করার জন্য, ধরুন সিদ্ধান্তের সীমানা একটি গুচ্ছ অতিক্রম করে। তারপর এই ক্লাস্টারে দুটি ভিন্ন শ্রেণীর পয়েন্ট থাকবে, তাই এটি এই ক্লাস্টারে লঙ্ঘিত হয়। নোটস ডেটা মডেলিং