แอพพลิเคชั่นของคลัสเตอร์คืออะไร?

มีแอพพลิเคชั่นต่างๆ ของคลัสเตอร์ซึ่งมีดังต่อไปนี้ -

• ความสามารถในการปรับขนาด − อัลกอริทึมการจัดกลุ่มบางตัวทำงานได้ดีในชุดข้อมูลขนาดเล็ก รวมถึงอ็อบเจ็กต์ข้อมูลน้อยกว่า 200 รายการ อย่างไรก็ตาม ฐานข้อมูลขนาดใหญ่สามารถรวมอ็อบเจ็กต์นับล้านได้ การจัดกลุ่มตัวอย่างของชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่กำหนดอาจนำไปสู่ผลลัพธ์ที่มีอคติ จำเป็นต้องมีอัลกอริธึมการจัดกลุ่มที่ปรับขนาดได้สูง

• ความสามารถในการจัดการกับแอตทริบิวต์ประเภทต่างๆ − อัลกอริธึมบางตัวได้รับการออกแบบมาเพื่อจัดกลุ่มเร็กคอร์ดตามช่วงเวลา (ตัวเลข) อย่างไรก็ตาม แอปพลิเคชันอาจต้องการคลัสเตอร์ข้อมูลหลายประเภท รวมถึงข้อมูลไบนารี ข้อมูลหมวดหมู่ (ระบุ) และลำดับ หรือข้อมูลประเภทผสมกัน

• การค้นพบกระจุกที่มีรูปร่างตามอำเภอใจ − อัลกอริธึมการจัดกลุ่มบางตัวกำหนดคลัสเตอร์โดยขึ้นอยู่กับการวัดระยะทางแบบยุคลิดหรือแมนฮัตตัน อัลกอริธึมที่อิงตามการวัดระยะทางดังกล่าวมักจะพบกระจุกทรงกลมที่มีขนาดและความหนาแน่นเท่ากัน อย่างไรก็ตาม คลัสเตอร์สามารถมีรูปร่างใดก็ได้ การพัฒนาอัลกอริธึมที่สามารถระบุคลัสเตอร์ของรูปร่างได้ตามต้องการเป็นสิ่งสำคัญ

• ข้อกำหนดขั้นต่ำสำหรับความรู้โดเมนเพื่อกำหนดพารามิเตอร์อินพุต อัลกอริทึมการจัดกลุ่มบางอย่างต้องการให้ผู้ใช้ป้อนพารามิเตอร์เฉพาะในการวิเคราะห์คลัสเตอร์ (รวมถึงจำนวนคลัสเตอร์ที่ต้องการ) ผลการจัดกลุ่มค่อนข้างไวต่อพารามิเตอร์อินพุต พารามิเตอร์ตัดสินใจได้ยาก โดยเฉพาะสำหรับชุดข้อมูลรวมถึงออบเจ็กต์ที่มีมิติสูง สิ่งนี้ไม่เพียงแต่สร้างภาระให้ผู้ใช้เท่านั้น แต่ยังสร้างคุณภาพของการจัดกลุ่มที่ยากต่อการควบคุม

• ความสามารถในการจัดการกับข้อมูลที่มีเสียงดัง − ฐานข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริงบางส่วนรวมถึงบันทึกที่ผิดปกติหรือบันทึกที่ขาดหายไป ไม่ทราบสาเหตุ หรือบันทึกผิดพลาด อัลกอริทึมการทำคลัสเตอร์บางตัวมีความอ่อนไหวต่อข้อมูลดังกล่าว และอาจนำไปสู่คลัสเตอร์ที่มีคุณภาพต่ำ

• ไม่ไวต่อลำดับของบันทึกอินพุต อัลกอริทึมการจัดกลุ่มบางประเภทตอบสนองต่อลำดับข้อมูลที่ป้อนเข้า เช่น ชุดข้อมูลที่คล้ายกัน เมื่อนำเสนอด้วยการจัดลำดับหลายชุดสำหรับอัลกอริทึมดังกล่าว และสามารถสร้างคลัสเตอร์ที่แตกต่างกันอย่างมาก สิ่งสำคัญคือต้องพัฒนาอัลกอริทึมที่ไม่ตอบสนองต่อลำดับของอินพุต

• มิติสูง − ฐานข้อมูลหรือคลังข้อมูลสามารถมีหลายมิติหรือแอตทริบิวต์ได้ อัลกอริทึมการจัดกลุ่มบางประเภทดีที่สุดในการจัดการข้อมูลมิติต่ำ โดยมีเพียงสองถึงสามมิติ ดวงตาของมนุษย์นั้นดีที่สุดในการพิจารณาคุณภาพของการจัดกลุ่มเป็นสามมิติ กำลังโต้แย้งกับออบเจ็กต์ข้อมูลคลัสเตอร์ในพื้นที่มิติสูง โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อพิจารณาว่าข้อมูลในพื้นที่มิติสูงอาจไม่เพียงพอและบิดเบือนความจริงอย่างมาก

• การจัดกลุ่มตามข้อจำกัด − จำเป็นต้องใช้แอปพลิเคชันในโลกแห่งความเป็นจริงเพื่อทำคลัสเตอร์ภายใต้ข้อจำกัดหลายประเภท พิจารณาว่างานของคุณคือการเลือกพื้นที่สำหรับสถานีเงินสดอัตโนมัติ (ATM) ใหม่ตามจำนวนที่กำหนดในเมือง