Cluster hypothesis
இயந்திர கற்றல் மற்றும் தகவல் மீட்டெடுப்பில், கிளஸ்டர் கருதுகோள் என்பது அந்த துறைகளில் கையாளப்படும் தரவுகளின் தன்மை பற்றிய ஒரு அனுமானமாகும், இது பல்வேறு வடிவங்களை எடுக்கிறது. தகவல் மீட்டெடுப்பில், ஒன்றாக தொகுக்கப்பட்டுள்ள ஆவணங்கள் "தகவல் தேவைகளுக்கான பொருத்தத்தைப் பொறுத்தவரை இதேபோல் செயல்படுகின்றன" என்று அது கூறுகிறது. வகைப்பாட்டைப் பொறுத்தவரை, புள்ளிகள் ஒரே கிளஸ்டரில் இருந்தால், அவை ஒரே வகுப்பைச் சேர்ந்தவையாக இருக்கக்கூடும் என்று அது கூறுகிறது. ஒரே வகுப்பை உருவாக்கும் பல கிளஸ்டர்கள் இருக்கலாம். தகவல் மீட்டெடுப்பு கிளஸ்டர் கருதுகோள் முதலில் வான் ரிஜ்ஸ்பெர்கனால் வடிவமைக்கப்பட்டதுஃ "நெருக்கமாக தொடர்புடைய ஆவணங்கள் அதே கோரிக்கைகளுக்கு பொருத்தமானவை". எனவே, கோட்பாட்டளவில், ஒரு தேடுபொறி ஒரு வினவலுக்கு பொருத்தமான கிளஸ்டரை மட்டுமே கண்டுபிடிக்க முயற்சிக்க முடியும், பின்னர் பயனர்கள் இந்த கிளஸ்டர் வழியாக உலாவ அனுமதிக்கலாம். கிளஸ்டர் கருதுகோள் அவ்வாறு இருப்பதாக சோதனைகள் காட்டியிருந்தாலும், அதை மீட்டெடுப்பதற்காக பயன்படுத்துவது திருப்திகரமான முடிவுகளுக்கு வழிவகுக்கவில்லை. இயந்திர கற்றல் கிளஸ்டர் அனுமானம் கே-அருகிலுள்ள அண்டை வகைப்பாடு வழிமுறை மற்றும் கே-மீன்ஸ் கிளஸ்டரிங் வழிமுறை போன்ற பல இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகளில் கருதப்படுகிறது. வரையறையில் "சாத்தியம்" என்ற சொல் தோன்றுவதால், அனுமானம் வைத்திருக்கிறதா இல்லையா என்பதை வேறுபடுத்தும் தெளிவான எல்லை இல்லை. இதற்கு மாறாக, இந்த அனுமானத்திற்கு தரவைப் பின்பற்றுவதன் அளவை அளவு ரீதியாக அளவிட முடியும். பண்புகள் கிளஸ்டர் அனுமானம் குறைந்த அடர்த்தி பிரிப்பு அனுமானத்திற்கு சமம், இது முடிவு எல்லை குறைந்த அடர்த்தி பகுதியில் இருக்க வேண்டும் என்று கூறுகிறது. இதை நிரூபிக்க, முடிவு எல்லை கிளஸ்டர்களில் ஒன்றைக் கடக்கிறது என்று வைத்துக்கொள்வோம். பின்னர் இந்த கிளஸ்டர் இரண்டு வெவ்வேறு வகுப்புகளிலிருந்து புள்ளிகளைக் கொண்டிருக்கும், எனவே இது இந்த கிளஸ்டரில் மீறப்படுகிறது. குறிப்புகள் தரவு மாதிரியாக்கம்