Cluster hypothesis
مشین لرننگ اور معلومات کی بازیافت میں، کلسٹر مفروضہ ان شعبوں میں ہینڈل کیے گئے ڈیٹا کی نوعیت کے بارے میں ایک مفروضہ ہے، جو مختلف شکلیں اختیار کرتا ہے۔ معلومات کی بازیافت میں، یہ کہا گیا ہے کہ جو دستاویزات ایک ساتھ جمع کی گئی ہیں وہ "معلومات کی ضروریات سے مطابقت کے حوالے سے یکساں سلوک کرتی ہیں"۔ درجہ بندی کے لحاظ سے، اس میں کہا گیا ہے کہ اگر پوائنٹس ایک ہی کلسٹر میں ہیں، تو ان کے ایک ہی کلاس کے ہونے کا امکان ہے۔ ایک ہی کلاس بنانے والے متعدد کلسٹر ہو سکتے ہیں۔ معلومات کی بازیافت کلسٹر مفروضہ سب سے پہلے وین ریزبرگن نے وضع کیا تھا: "قریب سے وابستہ دستاویزات ایک ہی درخواستوں سے متعلق ہوتی ہیں"۔ اس طرح، نظریاتی طور پر، ایک سرچ انجن کسی استفسار کے لیے صرف مناسب کلسٹر کا پتہ لگانے کی کوشش کر سکتا ہے، اور پھر صارفین کو اس کلسٹر کے ذریعے براؤز کرنے کی اجازت دے سکتا ہے۔ اگرچہ تجربات سے پتہ چلتا ہے کہ کلسٹر مفروضہ اس طرح کا ہے، لیکن اسے بازیافت کے لیے استعمال کرنے سے تسلی بخش نتائج نہیں ملے۔ مشین لرننگ کلسٹر مفروضہ بہت سے مشین لرننگ الگورتھم میں فرض کیا جاتا ہے جیسے کہ K-قریب ترین پڑوسی درجہ بندی الگورتھم اور K-کا مطلب کلسٹرنگ الگورتھم۔ جیسا کہ تعریف میں لفظ "ممکنہ" ظاہر ہوتا ہے، اس میں کوئی واضح حد نہیں ہے جس سے یہ فرق ہوتا ہے کہ آیا مفروضہ برقرار ہے یا نہیں۔ اس کے برعکس اس مفروضے پر ڈیٹا کی پابندی کی مقدار کو مقداری طور پر ماپا جا سکتا ہے۔ خصوصیات کلسٹر کا مفروضہ کم کثافت علیحدگی کے مفروضے کے مساوی ہے جس میں کہا گیا ہے کہ فیصلہ کی حد کم کثافت والے علاقے پر ہونی چاہیے۔ اسے ثابت کرنے کے لیے، فرض کریں کہ فیصلہ کی حد کلسٹرز میں سے کسی ایک کو عبور کرتی ہے۔ پھر اس کلسٹر میں دو مختلف کلاسوں کے پوائنٹس ہوں گے، اس لیے اس کلسٹر پر اس کی خلاف ورزی ہوتی ہے۔ نوٹ ڈیٹا ماڈلنگ