# کلسٹر تجزیہ

کلسٹر تجزیے کا ایک نتیجہ، جس میں چوکور خانوں کو تین کلسٹرز میں رنگ کر کے دکھایا گیا ہے۔
**کلسٹر تجزیہ** (Cluster analysis) یا **کلسٹرنگ** (clustering)، ڈیٹا کے تجزیے کی ایک ایسی تکنیک ہے جس کا مقصد اشیاء کے ایک سیٹ کو مختلف گروہوں میں اس طرح تقسیم کرنا ہے کہ ایک ہی گروہ (جسے **کلسٹر** کہا جاتا ہے) کے اندر موجود اشیاء ایک دوسرے سے (تجزیہ کار کی طرف سے متعین کردہ کسی خاص لحاظ سے) زیادہ مماثلت رکھتی ہوں، بہ نسبت ان اشیاء کے جو دوسرے گروہوں (کلسٹرز) میں شامل ہیں۔ یہ کھوجی ڈیٹا تجزیہ (exploratory data analysis) کا ایک بنیادی کام اور شماریاتی ڈیٹا تجزیہ کی ایک عام تکنیک ہے، جو کئی شعبوں میں استعمال ہوتی ہے بشمول پیٹرن کی شناخت (pattern recognition)، تصویری تجزیہ، معلومات کی بازیابی، بائیو انفارمیٹکس، ڈیٹا کمپریشن، کمپیوٹر گرافکس اور مشین لرننگ۔

کلسٹر تجزیہ کسی ایک مخصوص الگورتھم کی بجائے الگورتھمز اور ٹاسکس کے ایک خاندان (مجموعے) کو ظاہر کرتا ہے۔ اسے مختلف الگورتھمز کے ذریعے حاصل کیا جا سکتا ہے جو اس بات میں نمایاں طور پر مختلف ہوتے ہیں کہ کلسٹر سے کیا مراد ہے اور انھیں مؤثر طریقے سے کیسے تلاش کیا جائے۔ کلسٹرز کے مقبول تصورات میں ایسے گروہ شامل ہیں جن کے ارکان کے درمیان فاصلہ کم ہو، ڈیٹا اسپیس کے گنجان (ڈینس) علاقے ہوں یا خاص شماریاتی تقسیم شامل ہوں۔ لہذا، کلسٹرنگ کو ایک ملٹی آبجیکٹو آپٹیمائزیشن (کثیر المقاصد اصلاح) کے مسئلے کے طور پر تیار کیا جا سکتا ہے۔ مناسب کلسٹرنگ الگورتھم اور پیرامیٹر کی ترتیبات (بشمول پیرامیٹرز جیسے استعمال کیا جانے والا فاصلاتی فنکشن، کثافت کی حد یا متوقع کلسٹرز کی تعداد) کا انحصار انفرادی ڈیٹا سیٹ اور نتائج کے مطلوبہ استعمال پر ہوتا ہے۔ کلسٹر تجزیہ بذاتِ خود کوئی خودکار کام نہیں ہے، بلکہ علم کی دریافت یا انٹرایکٹو ملٹی آبجیکٹو آپٹیمائزیشن کا ایک تکراری عمل (آئٹریٹِو پروسیس) ہے جس میں آزمائش اور ناکامی (ٹرائل اینڈ ایرر) شامل ہوتی ہے۔ اکثر یہ ضروری ہوتا ہے کہ ڈیٹا پری پروسیسنگ اور ماڈل کے پیرامیٹرز میں اس وقت تک ترمیم کی جائے جب تک کہ نتیجہ مطلوبہ خصوصیات حاصل نہ کر لے۔

کلسٹر تجزیہ یا محض کلسٹرنگ، ایک غیر زیر نگرانی مشین لرننگ اور شماریاتی تکنیک ہے جو ڈیٹا پوائنٹس کے سیٹ کو ان کی موروثی خصوصیات کی بنیاد پر الگ الگ زمروں میں گروپ کرنے کے لیے استعمال ہوتی ہے۔ زیر نگرانی سیکھنے کے برعکس، جو ماڈل کو تربیت دینے کے لیے پہلے سے طے شدہ لیبلز پر انحصار کرتا ہے، کلسٹر تجزیہ خام ڈیٹا کو خود قدرتی نمونوں کو دریافت کرنے کے لیے جانچتا ہے۔ بنیادی مقصد ڈیٹا کو اس طرح ترتیب دینا ہے کہ ایک ہی گروپ کے اندر موجود اشیاء (جنھیں کلسٹر کہا جاتا ہے) ایک دوسرے سے بہت زیادہ ملتے جلتے ہیں، جب کہ مختلف گروپوں میں موجود اشیاء ایک دوسرے سے ممکن حد تک مختلف ہوں۔

ان گروپ بندیوں کا تعین کرنے کے لیے، کلسٹرنگ الگورتھم ڈیٹا پوائنٹس کے مخصوص متغیرات یا خصوصیات کو دیکھتے ہیں اور ان کے درمیان "فاصلہ" یا ریاضیاتی مماثلت کی پیمائش کرتے ہیں۔ مثال کے طور پر، صارفین کے رویے کے ڈیٹاسیٹ میں، الگورتھم خرچ کرنے کی عادات، عمر اور خریداری کی فریکوئنسی کا جائزہ لے سکتا ہے۔ اس کثیر جہتی خصوصیت کی جگہ میں ایک دوسرے کے قریب بیٹھنے والے پوائنٹس کو ایک جھرمٹ میں بنڈل کیا جاتا ہے، جبکہ جو بہت دور ہوتے ہیں وہ الگ ہوجاتے ہیں۔ چونکہ یہ پہلے سے طے شدہ جوابات پر بھروسا نہیں کرتا ہے، اس لیے کلسٹر تجزیہ کو ڈیٹا کی تحقیق کے لیے بہت زیادہ استعمال کیا جاتا ہے، جس سے ڈیٹا سائنسدانوں اور محققین کو پیچیدہ ڈیٹاسیٹس میں چھپی ہوئی ساختوں کو ظاہر کرنے میں مدد ملتی ہے جو شاید ننگی آنکھ سے نظر نہ آئیں۔

ان گروپس کو بنانے کے بارے میں الگورتھم کے کئی طریقے ہیں۔ سب سے عام طریقوں میں سے ایک پارٹیشننگ کلسٹرنگ ہے جیسے کے-مینز (K-Means)، جو جیومیٹرک مراکز کا حساب لگا کر ڈیٹا کو ایک مخصوص، پہلے سے متعین غیر اوور لیپنگ گروپس میں تقسیم کرتا ہے۔ ایک اور مقبول طریقہ ہائرارکیکل کلسٹرنگ ہے، جو نیچے سے اوپر یا اوپر نیچے گروپ بندیوں کا ایک درخت جیسا ڈھانچہ بناتا ہے، جس سے یہ گھریلو تعلقات کو سمجھنے کے لیے بہترین ہے۔ دیگر خصوصی طریقوں میں کثافت پر مبنی کلسٹرنگ (جیسے DBSCAN) شامل ہے، جو کلسٹرز کو اعداد و شمار کے گھنے علاقوں کے طور پر بیان کرتا ہے جو کم کثافت والے علاقوں سے الگ ہوتے ہیں، جس سے یہ بے ترتیب شکل والے گروپس تلاش کر سکتا ہے اور آسانی سے آؤٹ لیرز یا ڈیٹا "نوائز" (شور) کی شناخت کر سکتا ہے۔

عملی اصطلاحات میں، کلسٹر تجزیہ صنعتوں اور سائنسی شعبوں کی ایک وسیع صف میں ایک بنیادی آلہ ہے۔ مارکیٹنگ میں، کمپنیاں اسے گاہک کی تقسیم کے لیے استعمال کرتی ہیں، جس سے وہ مخصوص اشتہاری مہمات کو صارف کے مخصوص افراد کے لیے تیار کر سکتے ہیں۔ حیاتیات میں، محققین ترتیب جین پر کلسٹرنگ کا اطلاق کرتے ہیں یا مشترکہ جینیاتی خصلتوں کی بنیاد پر پودوں اور جانوروں کی انواع کی درجہ بندی کرتے ہیں۔ ڈیٹا کو کمپریس کرنے یا اشیاء کی شناخت کرنے کے لیے، جغرافیہ میں شہری ترقی کے نمونوں کا پتہ لگانے کے لیے اور سائبرسیکیوریٹی میں غیر معمولی نیٹ ورک ٹریفک کو تلاش کرنے کے لیے جو عام طرز عمل کے کلسٹرز میں فٹ نہیں بیٹھتا ہے، اس کا وسیع پیمانے پر استعمال کیا جاتا ہے۔