Cluster hypothesis
મશીન લર્નિંગ અને માહિતી પુનઃપ્રાપ્તિમાં, ક્લસ્ટર પૂર્વધારણા એ તે ક્ષેત્રોમાં નિયંત્રિત ડેટાની પ્રકૃતિ વિશેની ધારણા છે, જે વિવિધ સ્વરૂપો લે છે. માહિતી પુનઃપ્રાપ્તિમાં, તે જણાવે છે કે દસ્તાવેજો કે જે એકસાથે ક્લસ્ટર થયેલ છે તે "માહિતીની જરૂરિયાતોની સુસંગતતાના સંદર્ભમાં સમાન રીતે વર્તે છે". વર્ગીકરણની દ્રષ્ટિએ, તે જણાવે છે કે જો બિંદુઓ એક જ સમૂહમાં હોય, તો તેઓ એક જ વર્ગના હોવાની શક્યતા છે. એક જ વર્ગ બનાવતા બહુવિધ ક્લસ્ટરો હોઈ શકે છે. માહિતી પુનઃપ્રાપ્તિ ક્લસ્ટર પૂર્વધારણા પ્રથમ વેન રિજ્સબર્ગન દ્વારા ઘડવામાં આવી હતીઃ "નજીકથી સંકળાયેલા દસ્તાવેજો સમાન વિનંતીઓ સાથે સંબંધિત હોય છે". આમ, સૈદ્ધાંતિક રીતે, સર્ચ એન્જિન ક્વેરી માટે માત્ર યોગ્ય ક્લસ્ટરને શોધવાનો પ્રયાસ કરી શકે છે, અને પછી વપરાશકર્તાઓને આ ક્લસ્ટર દ્વારા બ્રાઉઝ કરવાની મંજૂરી આપે છે. જોકે પ્રયોગો દર્શાવે છે કે ક્લસ્ટર પૂર્વધારણાને આ રીતે જાળવી રાખવામાં આવે છે, તેને પુનઃપ્રાપ્તિ માટે ઉપયોગમાં લેવાથી સંતોષકારક પરિણામો મળ્યા નથી. ક્લસ્ટર ધારણા ઘણા મશીન લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ્સમાં ધારવામાં આવે છે જેમ કે કે-નજીકના પડોશી વર્ગીકરણ અલ્ગોરિધમ અને કે-મીન્સ ક્લસ્ટરિંગ અલ્ગોરિધમ. જેમ જેમ "સંભવિત" શબ્દ વ્યાખ્યામાં દેખાય છે તેમ, ધારણા ધરાવે છે કે નહીં તે અલગ પાડતી કોઈ સ્પષ્ટ સીમા નથી. તેનાથી વિપરીત આ ધારણાના ડેટાના પાલનની માત્રાને માત્રાત્મક રીતે માપી શકાય છે. ગુણધર્મો ક્લસ્ટર ધારણા ઓછી ઘનતા અલગ કરવાની ધારણાની સમકક્ષ છે જે જણાવે છે કે નિર્ણયની સીમા ઓછી ઘનતા ધરાવતા પ્રદેશ પર હોવી જોઈએ. આ સાબિત કરવા માટે, ધારો કે નિર્ણયની સીમા એક સમૂહને પાર કરે છે. પછી આ સમૂહમાં બે જુદા જુદા વર્ગોના બિંદુઓ હશે, તેથી આ સમૂહ પર તેનું ઉલ્લંઘન થાય છે. નોંધો ડેટા મોડેલિંગ