Hierarchical clustering
Hierarchical ক্লাস্টারিং
Hierarchical ক্লাস্টারিং
Hierarchical ক্লাস্টারিং একটি ক্লাস্টারিং পদ্ধতি যা ডেটা পয়েন্টগুলির মধ্যে একটি শ্রেণিবদ্ধ সম্পর্ক তৈরি করে। এই পদ্ধতিতে, ডেটা পয়েন্টগুলোকে একটি ট্রি-এর মতো কাঠামোতে সাজানো হয়, যেখানে প্রতিটি নোড একটি ক্লাস্টারকে উপস্থাপন করে। এই ক্লাস্টারগুলো একে অপরের সাথে সম্পর্কযুক্ত থাকে। Hierarchical ক্লাস্টারিং সাধারণত দুই ধরনের হয়:
- অ্যাগ্লোমোরেটিভ (Agglomerative) ক্লাস্টারিং: এই পদ্ধতিতে, প্রতিটি ডেটা পয়েন্টকে প্রথমে একটি পৃথক ক্লাস্টার হিসেবে ধরা হয়। এরপর, সবচেয়ে কাছের ক্লাস্টার দুটিকে একত্রিত করা হয় এবং এই প্রক্রিয়াটি পুনরাবৃত্তি করা হয় যতক্ষণ না একটিমাত্র ক্লাস্টার অবশিষ্ট থাকে।
- ডিভাইসিভ (Divisive) ক্লাস্টারিং: এই পদ্ধতিতে, সমস্ত ডেটা পয়েন্টকে প্রথমে একটিমাত্র ক্লাস্টারে ধরা হয়। এরপর, এই ক্লাস্টারটিকে ক্রমান্বয়ে ছোট ছোট ক্লাস্টারে বিভক্ত করা হয় যতক্ষণ না প্রতিটি ডেটা পয়েন্ট একটি পৃথক ক্লাস্টারে অবস্থান করে।
অ্যাগ্লোমোরেটিভ ক্লাস্টারিং
অ্যাগ্লোমোরেটিভ ক্লাস্টারিং বহুল ব্যবহৃত একটি পদ্ধতি। এর কারণ হল এটি বাস্তবায়ন করা সহজ এবং প্রায়শই ভালো ফলাফল দেয়। অ্যাগ্লোমোরেটিভ ক্লাস্টারিংয়ের মূল ধাপগুলো নিচে উল্লেখ করা হলো:
১. প্রতিটি ডেটা পয়েন্টকে একটি পৃথক ক্লাস্টার হিসেবে শুরু করা হয়। ২. সবচেয়ে কাছের ক্লাস্টার দুটিকে খুঁজে বের করা হয়। দূরত্ব পরিমাপের জন্য বিভিন্ন মেট্রিক ব্যবহার করা যেতে পারে, যেমন ইউক্লিডীয় দূরত্ব (Euclidean distance), ম্যানহাটন দূরত্ব (Manhattan distance) বা কোসাইন সাদৃশ্য (Cosine similarity)। দূরত্ব মেট্রিক সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে এই লিঙ্কটি দেখুন। ৩. ক্লাস্টার দুটিকে একত্রিত করে একটি নতুন ক্লাস্টার তৈরি করা হয়। ৪. ২ এবং ৩ নম্বর ধাপগুলো পুনরাবৃত্তি করা হয় যতক্ষণ না একটিমাত্র ক্লাস্টার অবশিষ্ট থাকে।
| বিবরণ | | প্রতিটি ডেটা পয়েন্টকে একটি পৃথক ক্লাস্টার হিসেবে বিবেচনা করা | | নিকটতম ক্লাস্টার দুটি চিহ্নিত করা | | ক্লাস্টার দুটিকে একত্রিত করে নতুন ক্লাস্টার তৈরি করা | | যতক্ষণ না একটিমাত্র ক্লাস্টার থাকে, ২ ও ৩ নম্বর ধাপ পুনরাবৃত্তি করা | |
অ্যাগ্লোমোরেটিভ ক্লাস্টারিংয়ের সময়, ক্লাস্টারগুলোর মধ্যে দূরত্ব নির্ণয় করার জন্য বিভিন্ন লিংকেজ পদ্ধতি (linkage method) ব্যবহার করা হয়। কিছু সাধারণ লিংকেজ পদ্ধতি হলো:
- সিঙ্গেল লিংকেজ (Single linkage): দুটি ক্লাস্টারের মধ্যে সর্বনিম্ন দূরত্ব ব্যবহার করে।
- কমপ্লিট লিংকেজ (Complete linkage): দুটি ক্লাস্টারের মধ্যে সর্বোচ্চ দূরত্ব ব্যবহার করে।
- গড় লিংকেজ (Average linkage): দুটি ক্লাস্টারের মধ্যে গড় দূরত্ব ব্যবহার করে।
- ওয়ার্ড লিংকেজ (Ward linkage): ক্লাস্টারগুলোর ভেতরের বৈচিত্র্য (variance) কমিয়ে আনার উপর ভিত্তি করে ক্লাস্টার নির্বাচন করে। ওয়ার্ড লিংকেজ একটি জনপ্রিয় পদ্ধতি।
ডিভাইসিভ ক্লাস্টারিং
ডিভাইসিভ ক্লাস্টারিং অ্যাগ্লোমোরেটিভ ক্লাস্টারিংয়ের বিপরীত। এটি একটিমাত্র ক্লাস্টার থেকে শুরু হয় এবং ক্রমান্বয়ে ছোট ছোট ক্লাস্টারে বিভক্ত করে। ডিভাইসিভ ক্লাস্টারিংয়ের মূল ধাপগুলো হলো:
১. সমস্ত ডেটা পয়েন্টকে একটিমাত্র ক্লাস্টারে অন্তর্ভুক্ত করা হয়। ২. ক্লাস্টারটিকে দুটি ছোট ক্লাস্টারে বিভক্ত করা হয়। বিভাজনের জন্য বিভিন্ন মেট্রিক ব্যবহার করা যেতে পারে। ৩. প্রতিটি উপ-ক্লাস্টারকে পুনরাবৃত্তভাবে বিভক্ত করা হয় যতক্ষণ না প্রতিটি ডেটা পয়েন্ট একটি পৃথক ক্লাস্টারে থাকে।
ডিভাইসিভ ক্লাস্টারিং অ্যাগ্লোমোরেটিভ ক্লাস্টারিংয়ের তুলনায় কম ব্যবহৃত হয়, কারণ এটি সাধারণত বেশি জটিল এবং সময়সাপেক্ষ।
ডেনড্রোগ্রাম (Dendrogram)
Hierarchical ক্লাস্টারিংয়ের ফলাফল সাধারণত একটি ডেনড্রোগ্রাম নামক চিত্রের মাধ্যমে উপস্থাপন করা হয়। ডেনড্রোগ্রাম একটি ট্রি-এর মতো কাঠামো, যেখানে প্রতিটি শাখা একটি ক্লাস্টারকে উপস্থাপন করে এবং শাখার দৈর্ঘ্য ক্লাস্টারগুলোর মধ্যে দূরত্ব নির্দেশ করে। ডেনড্রোগ্রাম ব্যবহার করে, ব্যবহারকারী বিভিন্ন স্তরের ক্লাস্টারিং দেখতে এবং তাদের প্রয়োজন অনুযায়ী ক্লাস্টারের সংখ্যা নির্বাচন করতে পারে। ডেনড্রোগ্রাম কিভাবে তৈরি করা হয় তা জানতে এই লিঙ্কে যান।
Hierarchical ক্লাস্টারিংয়ের সুবিধা ও অসুবিধা
Hierarchical ক্লাস্টারিংয়ের কিছু সুবিধা হলো:
- এটি ডেটা সম্পর্কে কোনো পূর্ব assumptions তৈরি করে না।
- এটি বিভিন্ন আকারের ক্লাস্টার খুঁজে বের করতে পারে।
- ডেনড্রোগ্রামের মাধ্যমে ফলাফল সহজে বোঝা যায়।
Hierarchical ক্লাস্টারিংয়ের কিছু অসুবিধা হলো:
- এটি বড় ডেটাসেটের জন্য সময়সাপেক্ষ হতে পারে।
- এটি noise এবং outliers এর প্রতি সংবেদনশীল।
- লিংকেজ পদ্ধতির পছন্দ ফলাফলের উপর প্রভাব ফেলতে পারে।
বাইনারি অপশন ট্রেডিং-এ Hierarchical ক্লাস্টারিং এর ব্যবহার
বাইনারি অপশন ট্রেডিংয়ে Hierarchical ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করে বিভিন্ন অ্যাসেটের (asset) দামের গতিবিধি বিশ্লেষণ করা যায়। এই অ্যালগরিদম ঐতিহাসিক ডেটার উপর ভিত্তি করে দামের প্যাটার্নগুলোকে ক্লাস্টারে ভাগ করে, যা ট্রেডারদের ভবিষ্যৎ দামের পূর্বাভাস দিতে সাহায্য করে।
- মার্কেট সেগমেন্টেশন (Market Segmentation): বিভিন্ন অ্যাসেটকে তাদের দামের গতিবিধির ওপর ভিত্তি করে ক্লাস্টারে ভাগ করা যায়। এর মাধ্যমে ট্রেডাররা বুঝতে পারে কোন অ্যাসেটগুলো একই রকম আচরণ করছে।
- রিস্ক ম্যানেজমেন্ট (Risk Management): ক্লাস্টারিংয়ের মাধ্যমে ট্রেডাররা তাদের পোর্টফোলিওতে (portfolio) বিভিন্ন অ্যাসেটের মধ্যে ঝুঁকি কমাতে পারে।
- ট্রেডিং স্ট্র্যাটেজি তৈরি (Trading Strategy Development): দামের প্যাটার্নগুলো বিশ্লেষণ করে অটোমেটেড (automated) ট্রেডিং স্ট্র্যাটেজি তৈরি করা যেতে পারে।
উদাহরণস্বরূপ, কোনো একটি নির্দিষ্ট সময়কালে তিনটি স্টক (stock) - স্টক A, স্টক B এবং স্টক C - এর দামের ডেটা সংগ্রহ করা হলো। Hierarchical ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করে দেখা গেল যে স্টক A এবং স্টক B একটি ক্লাস্টারে রয়েছে, কারণ তাদের দামের গতিবিধি প্রায় একই রকম। স্টক C একটি আলাদা ক্লাস্টারে রয়েছে, কারণ এর দামের আচরণ ভিন্ন। এই তথ্যের ভিত্তিতে, একজন ট্রেডার স্টক A এবং স্টক B-কে একসাথে ট্রেড (trade) করার সিদ্ধান্ত নিতে পারেন।
অন্যান্য ক্লাস্টারিং পদ্ধতি
Hierarchical ক্লাস্টারিং ছাড়াও আরও বিভিন্ন ধরনের ক্লাস্টারিং পদ্ধতি রয়েছে, যেমন:
- কে-মিন্স ক্লাস্টারিং (K-means clustering): এটি একটি জনপ্রিয় এবং দ্রুত ক্লাস্টারিং পদ্ধতি। কে-মিন্স ক্লাস্টারিং সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে এখানে ক্লিক করুন।
- ডিবস্ক্যান (DBSCAN): এটি noise এবং outliers শনাক্ত করতে সক্ষম। ডিবস্ক্যান অ্যালগরিদম এর কার্যকারিতা সম্পর্কে জানতে এই লিঙ্কে যান।
- গসিয়ান মিক্সচার মডেল (Gaussian mixture model): এটি ডেটার মধ্যে লুকানো গসিয়ান ডিস্ট্রিবিউশন (Gaussian distribution) খুঁজে বের করে।
বাস্তব জীবনের উদাহরণ
Hierarchical ক্লাস্টারিং বিভিন্ন ক্ষেত্রে ব্যবহৃত হয়, যেমন:
- জীববিদ্যা (Biology): জিন (gene) এবং প্রোটিনের (protein) শ্রেণিবিন্যাস করতে।
- মার্কেটিং (Marketing): গ্রাহকদের বিভিন্ন গ্রুপে ভাগ করতে।
- ডকুমেন্ট ক্লাস্টারিং (Document clustering): একই বিষয়ের উপর ভিত্তি করে ডকুমেন্টগুলোকে ক্লাস্টারে ভাগ করতে।
- ইমেজ সেগমেন্টেশন (Image segmentation): ছবির বিভিন্ন অংশকে আলাদা করতে।
প্রোগ্রামিং বাস্তবায়ন
পাইথন (Python) প্রোগ্রামিং ভাষায় Hierarchical ক্লাস্টারিং বাস্তবায়নের জন্য scikit-learn লাইব্রেরি ব্যবহার করা যেতে পারে। নিচে একটি উদাহরণ দেওয়া হলো:
```python from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering import numpy as np
- ডেটা তৈরি করা হচ্ছে
X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0],
[10, 2], [10, 4], [10, 0]])
- Agglomerative ক্লাস্টারিং মডেল তৈরি করা হচ্ছে
clustering = AgglomerativeClustering(n_clusters=2, linkage='ward')
- মডেলটিকে ডেটার উপর ফিট (fit) করা হচ্ছে
clustering.fit(X)
- ক্লাস্টার লেবেলগুলো প্রিন্ট (print) করা হচ্ছে
print(clustering.labels_) ```
এই কোডটি scikit-learn লাইব্রেরির AgglomerativeClustering ফাংশন ব্যবহার করে দুটি ক্লাস্টারে ডেটা পয়েন্টগুলোকে ভাগ করে। এখানে, linkage='ward' আর্গুমেন্টটি ওয়ার্ড লিংকেজ পদ্ধতি ব্যবহার করার জন্য নির্দিষ্ট করা হয়েছে।
উন্নত কৌশল এবং বিবেচনা
- ডেটা প্রিপারেশন (Data Preparation): ক্লাস্টারিং করার আগে ডেটা স্কেলিং (scaling) এবং স্বাভাবিককরণ (normalization) করা উচিত।
- বৈশিষ্ট্য নির্বাচন (Feature Selection): সঠিক বৈশিষ্ট্য নির্বাচন ক্লাস্টারিংয়ের ফলাফলকে উন্নত করতে পারে।
- প্যারামিটার টিউনিং (Parameter Tuning): লিংকেজ পদ্ধতি এবং ক্লাস্টারের সংখ্যা সঠিকভাবে নির্বাচন করা গুরুত্বপূর্ণ।
উপসংহার
Hierarchical ক্লাস্টারিং একটি শক্তিশালী এবং বহুমুখী ক্লাস্টারিং পদ্ধতি। এটি ডেটা বিশ্লেষণের জন্য একটি মূল্যবান হাতিয়ার হতে পারে। বাইনারি অপশন ট্রেডিংয়ের মতো ক্ষেত্রগুলোতে এর ব্যবহার ট্রেডারদের সিদ্ধান্ত গ্রহণে সাহায্য করতে পারে।
ক্লাস্টারিং ডেটা মাইনিং মেশিন লার্নিং প্যাটার্ন রিকগনিশন দূরত্ব মেট্রিক ওয়ার্ড লিংকেজ ডেনড্রোগ্রাম কে-মিন্স ক্লাস্টারিং ডিবস্ক্যান গসিয়ান মিক্সচার মডেল বৈশিষ্ট্য প্রকৌশল ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন আউটলায়ার সনাক্তকরণ মার্কেট বিশ্লেষণ ঝুঁকি মূল্যায়ন পোর্টফোলিও অপটিমাইজেশন টেকনিক্যাল বিশ্লেষণ ভলিউম বিশ্লেষণ ট্রেডিং অ্যালগরিদম ফিনান্সিয়াল মডেলিং সময় সিরিজ বিশ্লেষণ
অথবা ।
এখনই ট্রেডিং শুরু করুন
IQ Option-এ নিবন্ধন করুন (সর্বনিম্ন ডিপোজিট $10) Pocket Option-এ অ্যাকাউন্ট খুলুন (সর্বনিম্ন ডিপোজিট $5)
আমাদের সম্প্রদায়ে যোগ দিন
আমাদের টেলিগ্রাম চ্যানেলে যোগ দিন @strategybin এবং পান: ✓ দৈনিক ট্রেডিং সংকেত ✓ একচেটিয়া কৌশলগত বিশ্লেষণ ✓ বাজারের প্রবণতা সম্পর্কে বিজ্ঞপ্তি ✓ নতুনদের জন্য শিক্ষামূলক উপকরণ
