Cluster hypothesis
मशीन लर्निंग और सूचना पुनर्प्राप्ति में, समूह परिकल्पना उन क्षेत्रों में नियंत्रित डेटा की प्रकृति के बारे में एक धारणा है, जो विभिन्न रूप लेती है। सूचना पुनर्प्राप्ति में, यह कहा गया है कि जो दस्तावेज एक साथ समूहबद्ध हैं, वे "सूचना आवश्यकताओं की प्रासंगिकता के संबंध में समान रूप से व्यवहार करते हैं।" वर्गीकरण के संदर्भ में, यह बताता है कि यदि अंक एक ही समूह में हैं, तो वे एक ही वर्ग के होने की संभावना है। एक वर्ग बनाने वाले कई समूह हो सकते हैं। सूचना पुनर्प्राप्ति समूह परिकल्पना को सबसे पहले वैन रिज्सबर्गन द्वारा तैयार किया गया थाः "निकटता से जुड़े दस्तावेज समान अनुरोधों के लिए प्रासंगिक होते हैं।" इस प्रकार, सैद्धांतिक रूप से, एक खोज इंजन किसी प्रश्न के लिए केवल उपयुक्त समूह का पता लगाने का प्रयास कर सकता है, और फिर उपयोगकर्ताओं को इस समूह के माध्यम से ब्राउज़ करने की अनुमति दे सकता है। हालांकि प्रयोगों से पता चला है कि समूह परिकल्पना इस तरह से लागू होती है, लेकिन पुनर्प्राप्ति के लिए इसका उपयोग करने से संतोषजनक परिणाम नहीं मिले। मशीन लर्निंग क्लस्टर धारणा को कई मशीन लर्निंग एल्गोरिदम जैसे के-निकटतम पड़ोसी वर्गीकरण एल्गोरिदम और के-मीन्स क्लस्टरिंग एल्गोरिदम में माना जाता है। जैसा कि परिभाषा में "संभावित" शब्द दिखाई देता है, कोई स्पष्ट सीमा अंतर नहीं है कि क्या धारणा धारण करती है या नहीं। इसके विपरीत इस धारणा के लिए डेटा के पालन की मात्रा को मात्रात्मक रूप से मापा जा सकता है। गुण समूह धारणा कम घनत्व पृथक्करण धारणा के बराबर है जो बताती है कि निर्णय सीमा कम घनत्व वाले क्षेत्र पर होनी चाहिए। इसे साबित करने के लिए, मान लीजिए कि निर्णय सीमा समूहों में से एक को पार करती है। फिर इस समूह में दो अलग-अलग वर्गों के अंक होंगे, इसलिए इस समूह पर इसका उल्लंघन किया जाता है। नोट्स डेटा मॉडलिंग