غیر زیر نگرانی سیکھنا

ریاضیاتی مماثلت کے اصول کے مطابق گروپوں کی مثالیں کلسٹر کرنا۔ اس اصول کا انحصار خصوصیات، ان کی پیمائش، الگورتھم اور اس کی ترتیبات پر ہے۔ A group found from purchase frequency may differ from one found from product preferences. اس کی کوئی خودکار گارنٹی نہیں ہے جو یا تو کسی کارآمد کسٹمر کے زمرے کے مطابق ہو۔ جہت میں کمی پیمائش کے مجموعے کو ایک چھوٹی نمائندگی میں بدل دیتی ہے۔ یہ تصور، کمپریشن، یا کسی دوسرے ماڈل میں مدد کرسکتا ہے۔ دو جہتی تصویر معلومات کو ضائع کر دیتی ہے، اس لیے پلاٹ میں فاصلے اور ظاہری خلا کو اصل ڈیٹا کے بارے میں ناقابل تردید حقائق کے طور پر نہیں سمجھا جانا چاہیے۔ مناسب پری پروسیسنگ انتخاب کو تبدیل کرکے یا مختلف ریکارڈوں کے نمونے لے کر استحکام کا اندازہ کریں۔ نمائندہ اور بارڈر لائن مثالوں کی جانچ کریں۔ داخلی اسکورز ریاضیاتی گروپ بندی کا موازنہ کر سکتے ہیں، لیکن افادیت کو حقیقی مقصد کے خلاف پرکھنا چاہیے۔ اگر ڈیٹا کے کچھ حصے کے لیے لیبل موجود ہیں، تو وہ ایک اضافی بیرونی چیک فراہم کر سکتے ہیں۔ غیر معمولی مثالیں اہم، غلط، یا اکثریت سے محض مختلف ہو سکتی ہیں۔ بے ضابطگی کا اسکور تفتیش کے لیے ایک اشارہ ہے، نہ کہ غلط برتاؤ یا تشخیص کا ثبوت۔ ایک غیر نگرانی شدہ ڈیٹیکٹر کو تعینات کرنے سے پہلے ایک الرٹ کی پیروی کرنے والے کو قائم کریں۔