Hierarchical clustering

श्रेणीबद्ध क्लस्टरिंग: एक विस्तृत मार्गदर्शन

परिचय

श्रेणीबद्ध क्लस्टरिंग एक शक्तिशाली और बहुमुखी मशीन लर्निंग तकनीक है जिसका उपयोग डेटा के भीतर अंतर्निहित संरचना को खोजने के लिए किया जाता है। यह डेटा बिंदुओं को समूहों (जिन्हें क्लस्टर कहा जाता है) में व्यवस्थित करने की प्रक्रिया है, जहाँ एक क्लस्टर के भीतर के बिंदु एक दूसरे के समान होते हैं, और विभिन्न क्लस्टरों के बिंदु भिन्न होते हैं। श्रेणीबद्ध क्लस्टरिंग अन्य क्लस्टरिंग तकनीकों, जैसे कि के-मीन्स क्लस्टरिंग, से इस मायने में भिन्न है कि यह क्लस्टरों की पूर्व निर्धारित संख्या की आवश्यकता नहीं होती है। इसके बजाय, यह डेटा की पदानुक्रमित संरचना का निर्माण करता है, जिसे डेंड्रोग्राम के रूप में दर्शाया जाता है।

यह लेख शुरुआती लोगों के लिए श्रेणीबद्ध क्लस्टरिंग का एक व्यापक अवलोकन प्रदान करेगा। हम मूल अवधारणाओं, एल्गोरिदम, विभिन्न प्रकार की लिंकेज विधियों, अनुप्रयोगों और कुछ सीमाओं पर चर्चा करेंगे। साथ ही, हम तकनीकी विश्लेषण और वॉल्यूम विश्लेषण जैसे क्षेत्रों में इस तकनीक की प्रासंगिकता को भी देखेंगे, खासकर बाइनरी ऑप्शन ट्रेडिंग के संदर्भ में।

श्रेणीबद्ध क्लस्टरिंग की मूल अवधारणाएं

श्रेणीबद्ध क्लस्टरिंग दो मुख्य दृष्टिकोणों में से एक का उपयोग करके काम करता है:

**एग्लोमेरेटिव (Agglomerative) क्लस्टरिंग (नीचे-ऊपर):** यह दृष्टिकोण प्रत्येक डेटा बिंदु को एक अलग क्लस्टर के रूप में शुरू करता है और फिर सबसे समान क्लस्टरों को तब तक मर्ज करता रहता है जब तक कि सभी डेटा बिंदु एक ही क्लस्टर में शामिल न हो जाएं।
**डिविसिव (Divisive) क्लस्टरिंग (ऊपर-नीचे):** यह दृष्टिकोण सभी डेटा बिंदुओं को एक ही क्लस्टर के रूप में शुरू करता है और फिर क्लस्टर को तब तक पुनरावर्ती रूप से विभाजित करता रहता है जब तक कि प्रत्येक डेटा बिंदु एक अलग क्लस्टर में न हो जाए।

एग्लोमेरेटिव क्लस्टरिंग अधिक सामान्यतः उपयोग किया जाता है क्योंकि यह आमतौर पर अधिक कुशल और समझने में आसान होता है। इसलिए, इस लेख में हम मुख्य रूप से एग्लोमेरेटिव क्लस्टरिंग पर ध्यान केंद्रित करेंगे।

एग्लोमेरेटिव क्लस्टरिंग एल्गोरिदम

एग्लोमेरेटिव क्लस्टरिंग एल्गोरिदम में निम्नलिखित चरण शामिल हैं:

1. प्रत्येक डेटा बिंदु को एक अलग क्लस्टर के रूप में शुरू करें। 2. सबसे निकटतम दो क्लस्टरों को खोजें। निकटता को मापने के लिए एक दूरी माप का उपयोग किया जाता है, जैसे कि यूक्लिडियन दूरी, मैनहट्टन दूरी, या कोसाइन समानता। 3. इन दो क्लस्टरों को एक नए क्लस्टर में मर्ज करें। 4. चरण 2 और 3 को तब तक दोहराएं जब तक कि सभी डेटा बिंदु एक ही क्लस्टर में शामिल न हो जाएं।

लिंकेज विधियां

दो क्लस्टरों के बीच की दूरी को मापने के लिए विभिन्न लिंकेज विधियां का उपयोग किया जा सकता है। कुछ सामान्य लिंकेज विधियां निम्नलिखित हैं:

**सिंगल लिंकेज:** दो क्लस्टरों के बीच न्यूनतम दूरी का उपयोग करता है। यह विधि शोर और आउटलायर्स के प्रति संवेदनशील है, लेकिन यह जटिल आकार के क्लस्टरों को खोजने में प्रभावी हो सकती है।
**कम्प्लीट लिंकेज:** दो क्लस्टरों के बीच अधिकतम दूरी का उपयोग करता है। यह विधि कॉम्पैक्ट क्लस्टरों को खोजने में प्रभावी है, लेकिन यह शोर के प्रति कम संवेदनशील है।
**एवरेज लिंकेज:** दो क्लस्टरों के बीच सभी बिंदुओं के बीच औसत दूरी का उपयोग करता है। यह विधि सिंगल और कम्प्लीट लिंकेज के बीच एक समझौता है।
**वर्ड लिंकेज:** यह क्लस्टर के भीतर विचरण को कम करने का प्रयास करता है। यह विधि उन क्लस्टरों को खोजने में प्रभावी है जो आकार और घनत्व में भिन्न होते हैं।
**सेंट्रॉइड लिंकेज:** यह दो क्लस्टरों के सेंट्रॉइड्स (केंद्र) के बीच की दूरी का उपयोग करता है।

प्रत्येक लिंकेज विधि की अपनी ताकत और कमजोरियां हैं, और सबसे उपयुक्त विधि डेटा के विशिष्ट गुणों पर निर्भर करेगी।

विभिन्न लिंकेज विधियों की तुलना
लिंकेज विधि	विवरण	फायदे	नुकसान
सिंगल	दो क्लस्टरों के बीच न्यूनतम दूरी	जटिल आकार के क्लस्टरों को खोजने में प्रभावी	शोर और आउटलायर्स के प्रति संवेदनशील
कम्प्लीट	दो क्लस्टरों के बीच अधिकतम दूरी	कॉम्पैक्ट क्लस्टरों को खोजने में प्रभावी	शोर के प्रति कम संवेदनशील
एवरेज	दो क्लस्टरों के बीच सभी बिंदुओं के बीच औसत दूरी	सिंगल और कम्प्लीट लिंकेज के बीच समझौता	कोई विशेष लाभ या हानि नहीं
वर्ड	क्लस्टर के भीतर विचरण को कम करने का प्रयास	आकार और घनत्व में भिन्न क्लस्टरों को खोजने में प्रभावी	गणनात्मक रूप से महंगा
सेंट्रॉइड	दो क्लस्टरों के सेंट्रॉइड्स के बीच की दूरी	सरल और कुशल	आउटलायर्स के प्रति संवेदनशील

डेंड्रोग्राम

डेंड्रोग्राम एक ट्री-जैसे आरेख है जो श्रेणीबद्ध क्लस्टरिंग के पदानुक्रमित संरचना को दर्शाता है। डेंड्रोग्राम में, प्रत्येक स्तर पर, सबसे समान क्लस्टरों को मर्ज किया जाता है। डेंड्रोग्राम की ऊंचाई विलय के दौरान दूरी को दर्शाती है। डेंड्रोग्राम का उपयोग क्लस्टरों की संख्या निर्धारित करने और डेटा के भीतर अंतर्निहित संरचना को समझने के लिए किया जा सकता है।

श्रेणीबद्ध क्लस्टरिंग के अनुप्रयोग

श्रेणीबद्ध क्लस्टरिंग के कई अनुप्रयोग हैं, जिनमें शामिल हैं:

**बाजार विभाजन:** ग्राहकों को उनकी समान विशेषताओं के आधार पर समूहों में विभाजित करना। विपणन रणनीति विकसित करने के लिए उपयोगी।
**छवि विभाजन:** एक छवि को अर्थपूर्ण क्षेत्रों में विभाजित करना। कंप्यूटर विजन में उपयोग किया जाता है।
**टेक्स्ट माइनिंग:** दस्तावेजों को उनकी सामग्री के आधार पर समूहों में विभाजित करना। प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में उपयोग किया जाता है।
**जीव विज्ञान:** जीनों या प्रजातियों को उनकी समानता के आधार पर समूहों में विभाजित करना। जैव सूचना विज्ञान में उपयोग किया जाता है।
**बाइनरी ऑप्शन ट्रेडिंग:** तकनीकी संकेतकों के पैटर्न की पहचान करना, चार्ट पैटर्न का विश्लेषण करना और बाजार की भावना का आकलन करना। जोखिम प्रबंधन और पूंजी आवंटन रणनीतियों को बेहतर बनाने में सहायक।

बाइनरी ऑप्शन ट्रेडिंग में श्रेणीबद्ध क्लस्टरिंग का उपयोग

बाइनरी ऑप्शन ट्रेडिंग में, श्रेणीबद्ध क्लस्टरिंग का उपयोग विभिन्न तरीकों से किया जा सकता है:

**तकनीकी संकेतकों का क्लस्टरिंग:** विभिन्न तकनीकी संकेतकों (जैसे कि मूविंग एवरेज, आरएसआई, मैकडी) के मूल्यों को क्लस्टर किया जा सकता है ताकि समान पैटर्न की पहचान की जा सके। इन पैटर्नों का उपयोग फिर ट्रेडिंग निर्णय लेने के लिए किया जा सकता है।
**चार्ट पैटर्न का क्लस्टरिंग:** कैंडलस्टिक चार्ट पर बनने वाले विभिन्न चार्ट पैटर्नों को क्लस्टर किया जा सकता है ताकि समान व्यवहार वाले पैटर्नों की पहचान की जा सके।
**बाजार की भावना का विश्लेषण:** समाचार लेखों, सोशल मीडिया पोस्टों और अन्य डेटा स्रोतों से प्राप्त पाठ डेटा को क्लस्टर किया जा सकता है ताकि बाजार की भावना को समझा जा सके। यह जानकारी ट्रेडिंग एल्गोरिदम को सूचित करने के लिए उपयोग की जा सकती है।
**वॉल्यूम विश्लेषण:** ट्रेडिंग वॉल्यूम डेटा को क्लस्टर करके, असामान्य वॉल्यूम गतिविधि की पहचान की जा सकती है जो संभावित मूल्य चाल का संकेत दे सकती है। वॉल्यूम प्रोफाइल का उपयोग करके अधिक सटीक विश्लेषण किया जा सकता है।
**जोखिम मूल्यांकन:** विभिन्न संपत्तियों को उनके जोखिम प्रोफाइल के आधार पर क्लस्टर किया जा सकता है, जिससे निवेशक अपने पोर्टफोलियो को विविधतापूर्ण बना सकते हैं।

उदाहरण के लिए, एक ट्रेडर मूविंग एवरेज और आरएसआई जैसे संकेतकों के मूल्यों को क्लस्टर करने के लिए श्रेणीबद्ध क्लस्टरिंग का उपयोग कर सकता है। यदि वे देखते हैं कि एक विशेष क्लस्टर अक्सर एक निश्चित दिशा में मूल्य चाल के साथ जुड़ा होता है, तो वे उस क्लस्टर के गठन पर आधारित ट्रेड कर सकते हैं।

श्रेणीबद्ध क्लस्टरिंग की सीमाएं

श्रेणीबद्ध क्लस्टरिंग एक शक्तिशाली तकनीक है, लेकिन इसकी कुछ सीमाएं भी हैं:

**गणनात्मक जटिलता:** एग्लोमेरेटिव क्लस्टरिंग की गणनात्मक जटिलता O(n^3) है, जहाँ n डेटा बिंदुओं की संख्या है। इसका मतलब है कि यह बड़ी डेटासेट के लिए धीमा हो सकता है।
**संवेदनशीलता:** लिंकेज विधि का चुनाव परिणामों को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित कर सकता है।
**शोर के प्रति संवेदनशीलता:** कुछ लिंकेज विधियां, जैसे कि सिंगल लिंकेज, शोर और आउटलायर्स के प्रति संवेदनशील हैं।
**क्लस्टरों की संख्या का निर्धारण:** डेंड्रोग्राम से क्लस्टरों की उपयुक्त संख्या का निर्धारण व्यक्तिपरक हो सकता है।

निष्कर्ष

श्रेणीबद्ध क्लस्टरिंग एक बहुमुखी और शक्तिशाली मशीन लर्निंग तकनीक है जिसका उपयोग डेटा के भीतर अंतर्निहित संरचना को खोजने के लिए किया जा सकता है। यह विभिन्न प्रकार के अनुप्रयोगों में उपयोगी है, जिसमें बाजार विभाजन, छवि विभाजन, टेक्स्ट माइनिंग, जीव विज्ञान और बाइनरी ऑप्शन ट्रेडिंग शामिल हैं। हालांकि, इसकी कुछ सीमाएं भी हैं, जैसे कि गणनात्मक जटिलता और शोर के प्रति संवेदनशीलता। इन सीमाओं को ध्यान में रखते हुए, श्रेणीबद्ध क्लस्टरिंग एक मूल्यवान उपकरण हो सकता है जो डेटा विश्लेषण और निर्णय लेने में अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकता है।

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