আমি প্রতিটি শ্রেণীর মধ্যে স্থানিক ক্লাস্টারের উপর ভিত্তি করে শ্রেণিবদ্ধ রাস্টারকে বহুভুতে রূপান্তর করার একটি উপায় খুঁজছি। ক্লাস্টারগুলিকে বৈধ হিসাবে বিবেচনা করার জন্য আমার তাদের ক্লাসগুলির মধ্যে একটির ন্যূনতম শতাংশের কোষ থাকতে হবে।
উদাহরণস্বরূপ: "1" শ্রেণীর 70% (বা আরও বেশি) কোষ দ্বারা গঠিত একটি অঞ্চল "1" শ্রেণীর ক্লাস্টার হিসাবে বিবেচিত হবে যদিও অঞ্চলটি অন্য শ্রেণীর সাথে মিলিত 30% কোষের সাথে মিশে গেছে। ক্লাস্টারিং বিশ্লেষণ তাই একই শ্রেণীর কক্ষগুলির মধ্যে দূরত্বের ভিত্তিতে হওয়া উচিত।
সর্বাধিক অনুসন্ধানের ক্ষেত্রের সংজ্ঞা সহ একটি নির্দিষ্ট শ্রেণীর মধ্যে ন্যূনতম সংখ্যক কোষের উপর ক্লাস্টারিং বেস করা অন্য বিকল্প হতে পারে।
উদাহরণস্বরূপ: একটি নির্দিষ্ট অঞ্চলে এটি ক্লাস্টার হিসাবে বিবেচিত হওয়ার জন্য "শ্রেণি 1" এর 100 টি কক্ষ থাকতে হবে।
ক্লাস্টারিং সম্পর্কিত বেশিরভাগ সরঞ্জামগুলি কেবল ভেক্টরদের জন্যই কাজ করে বলে মনে হচ্ছে। আমি সাগা-সরঞ্জাম ক্লাস্টার-বিশ্লেষণের দিকে তাকিয়েছিলাম কিন্তু এটি সত্যই আমার উদ্দেশ্যটির সাথে খাপ খায় না। এটি সমাধানের জন্য কোনও ধারণা বা কোন অন্যান্য সরঞ্জামগুলি সহায়ক হতে পারে?