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क्लस्टर विश्लेषण एक सांख्यिकीय तकनीक है जिसका उपयोग डेटा के समूहों या "क्लस्टर्स" की पहचान के लिए किया जाता है, जिनमें ऑब्जर्वेशन आपस में एक-दूसरे के अधिक समान होते हैं, और अन्य क्लस्टर्स के ऑब्जर्वेशन से कम समान होते हैं। इसका मुख्य उद्देश्य किसी दिए गए डेटा सेट को इस प्रकार वर्गीकृत करना होता है कि समानताओं के आधार पर वस्तुओं को एक ही समूह में रखा जा सके। क्लस्टर विश्लेषण डेटा माइनिंग, मशीन लर्निंग, सामाजिक नेटवर्क विश्लेषण, बायोइन्फॉर्मेटिक्स, लाइब्रेरी और सूचना विज्ञान तथा साइंटोमेट्रिक्स जैसे क्षेत्रों में प्रयुक्त होता है। इन्फोमेट्रिक्स और साइंटोमेट्रिक्स में क्लस्टर विश्लेषण का उपयोग प्रायः वैज्ञानिक प्रकाशनों, लेखकों, संस्थानों या विषयों के बीच समानता/असमानता की पहचान के लिए किया जाता है, जिससे अनुसंधान की प्रवृत्तियों, वैज्ञानिक सहयोगों और ज्ञान क्षेत्रों के बीच के संबंधों को समझा जा सके। क्लस्टर विश्लेषण में दो मुख्य घटक होते हैं – एक तो वह मापदंड जिसके आधार पर वस्तुओं की समानता या भिन्नता को मापा जाता है, और दूसरा, वह विधि जिससे वस्तुओं को समूहों में बाँटा जाता है। सबसे पहले ऑब्जेक्ट्स के बीच की दूरी या समानता मापी जाती है, फिर इन दूरी मापों के आधार पर वस्तुओं को क्लस्टर में विभाजित किया जाता है। क्लस्टरिंग मुख्यतः दो प्रकार की होती है – हाइरार्किकल (Hierarchical) और नॉन-हाइरार्किकल (Non-Hierarchical)। हाइरार्किकल क्लस्टरिंग ___ ____ ________ ______ ______ _____ ____ ______ ___ _________.
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