किसी डेटासेट को देखते हुए, k- साधन क्लस्टरिंग करें।
क-साधन क्लस्टरिंग एक विधि है जो अनुप्रयोगों के एक समूह को खोजने के लिए उपयोग की जाती है। इस आलेख में हम किसी डेटासेट को क्लस्टरिंग करने के लिए क-साधन का उपयोग करने की प्रक्रिया देखेंगे। 

1. डेटासेट को लोड करें: क्लस्टरिंग के लिए, हम एक डेटासेट को लोड करेंगे। इस उदाहरण में, हम एक फ़ाइल से डेटा लोड करेंगे जो कि ऑनलाइन विक्रेताओं के लिए ग्राहक रिव्यू समेत दिस्तावेज़ी डेटा है। 

2. फीचर इंजीनियरिंग: फीचर इंजीनियरिंग एक महत्वपूर्ण चरण है जो कि डेटासेट को क्लस्टरिंग के लिए तैयार करता है। हम निम्नलिखित चरणों का पालन करेंगे ताकि हमारे डेटासेट को क्लस्टरिंग के लिए तैयार किया जा सके:

   a. जब संभव हो, डेटा में मूल्यों को समान रूप से ट्रांसफॉर्म करें। उदाहरण के लिए, यदि हमारे डेटासेट में कुछ फीचर डॉलर में और कुछ विदेश में हो, तो हम उन्हें एक ही मुद्रा में ट्रांसफॉर्म करते हैं। 
   
   b. डेटा में अनुरेखित संख्याओं को दर्ज करें। यदि हमारे डेटासेट में कुछ फीचर अल्फाबेटिकल हों, तो हम उन्हें संख्याओं में ईकाई निर्देशों के साथ ट्रांसफॉर्म करते हुए डेटासेट को क्लस्टरिंग के लिए तैयार करेंगे।
   
   c. फीचर स्केलिंग करें। कई क्लस्टरिंग एल्गोरिदम्स फीचर संख्याओं के साथ काम करते हैं। हम फ़ीचर स्केलिंग करके यह सुनिश्चित करते हैं कि सभी फ़ीचर बराबर भूमिका निभा सकती हैं। 
   
3. क्लस्टरिंग के लिए k-साधन का उपयोग करें: हम डेटासेट को लोड करो, फ़ीचर इंजीनियरिंग करो, और फिर अपने डेटासेट को k-साधन के लिए तैयार कर सकते हैं। 

4. कलस्टरों के संख्या का चयन करें: k-साधन का मुख्य प्रयोजन एक समूह या क्लस्टर बनाना होता है। इस प्रक्रिया के शुरूआत में, हमें क्लस्टरों की संख्या का चयन करना होगा। 

5. बदलाव का मूल्यांकन करें: हमें फिर संभव क्लस्टरों को बदलाव के आधार पर बुनियादी फीचरों के साथ मूल्यांकन करना होगा। 

6. क्लस्टर दर्शक का प्रयोग करें: क्लस्टर दर्शक एक ग्राफिक टूल होता है जो समूहों के प्रतिनिधित्व उत्पन्न करता है और एक बेहतर समझौता प्रदान कर सकता है। 

7. क्लस्टरिंग का अध्ययन करें: अंतिम चरण है कि क्लस्टरिंग करने के बाद हमें अपने डेटासेट को अध्ययन करना होगा ताकि हम भविष्य में ऐसे अनुप्रयोगों के लिए क्लस्टरिंग कैसे कर सकते हैं, इसका अध्ययन कर सकें।