Hierarchical Clustering হল এক ধরনের ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম, যা ডেটাগুলিকে ক্রমান্বয়ে ছোট ক্লাস্টার থেকে বড় ক্লাস্টারে বা বড় ক্লাস্টার থেকে ছোট ক্লাস্টারে সংগঠিত করে। এটি ডেটাসেটের মধ্যকার স্তরভিত্তিক সম্পর্ক (hierarchy) বিশ্লেষণ করার একটি পদ্ধতি এবং এটি সাধারণত ডেনড্রোগ্রাম (Dendrogram) নামে পরিচিত একটি চার্টের মাধ্যমে উপস্থাপন করা হয়।

Hierarchical Clustering-এর বৈশিষ্ট্য

1. লেভেলভিত্তিক ক্লাস্টারিং: ক্লাস্টারগুলো পর্যায়ক্রমে তৈরি হয়।
2. ডেনড্রোগ্রাম ব্যবহার: এটি একটি গাছের মতো কাঠামো, যা ডেটার সম্পর্ক দেখায়।
3. দুইটি পদ্ধতি:
   • Agglomerative (Bottom-Up): ডেটা পয়েন্টগুলো আলাদা আলাদা ক্লাস্টার হিসেবে শুরু হয় এবং একত্রিত হতে থাকে।
   • Divisive (Top-Down): সমস্ত ডেটা পয়েন্ট একটি ক্লাস্টারে শুরু হয় এবং পরে ভাগ হয়ে ছোট ক্লাস্টারে বিভক্ত হয়।

Hierarchical Clustering-এর ধাপসমূহ

1. ডেটা সাদৃশ্য পরিমাপ করা: ডেটা পয়েন্টগুলির মধ্যে দূরত্ব মেট্রিক (যেমন: ইউক্লিডিয়ান দূরত্ব) ব্যবহার করে সাদৃশ্য বের করা হয়।
2. ক্লাস্টার একত্রিত বা বিভক্ত করা:
   • Agglomerative পদ্ধতিতে: সবচেয়ে কাছাকাছি ক্লাস্টারগুলো একত্রিত হয়।
   • Divisive পদ্ধতিতে: বড় ক্লাস্টার ভেঙে ছোট ক্লাস্টারে বিভক্ত হয়।
3. ডেনড্রোগ্রাম তৈরি: প্রতিটি ক্লাস্টারিং ধাপ একটি ডেনড্রোগ্রামে চিত্রিত করা হয়।

দূরত্ব মেট্রিকস

Hierarchical Clustering-এ ব্যবহার করা হয় বিভিন্ন দূরত্ব পরিমাপ পদ্ধতি, যেমন:

1. Euclidean Distance: সরল রেখার দূরত্ব।
2. Manhattan Distance: দুই পয়েন্টের মধ্যকার সরাসরি অনুভূমিক ও উল্লম্ব পথ।
3. Cosine Similarity: ডেটা পয়েন্টের মধ্যে কোণের মাপ।

উদাহরণ

ধরা যাক, একটি অনলাইন স্টোরে ক্রেতাদের ক্রয়ের প্যাটার্ন বিশ্লেষণ করা হচ্ছে। ক্রেতাদের ডেটা ব্যবহার করে Hierarchical Clustering-এর মাধ্যমে ক্রেতাদের বিভিন্ন গ্রুপে বিভক্ত করা যায়। যেমন:

• গ্রুপ ১: ক্রেতারা যারা কেবল ইলেকট্রনিক্স কেনেন।
• গ্রুপ ২: ক্রেতারা যারা পোশাক কেনেন।
• গ্রুপ ৩: মিশ্র পণ্যের ক্রেতারা।

ডেনড্রোগ্রামের মাধ্যমে এই ক্লাস্টারিংয়ের সম্পর্ক ভিজ্যুয়ালাইজ করা সম্ভব।

SEO-তে Hierarchical Clustering-এর ব্যবহার

Hierarchical Clustering SEO-তে বিভিন্ন প্রয়োগে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে:

1. কিওয়ার্ড গ্রুপিং: কিওয়ার্ডগুলিকে গ্রুপে ভাগ করে সহজে বিশ্লেষণ করা যায়।
   • যেমন: “SEO Tips,” “SEO Tools,” এবং “SEO Software”।
2. ইউজার সেগমেন্টেশন: ওয়েবসাইট ব্যবহারকারীদের আচরণ বিশ্লেষণ করে বিভিন্ন সেগমেন্ট তৈরি করা।
3. কন্টেন্ট সেগমেন্টেশন: ওয়েবসাইটের বিষয়বস্তু শ্রেণীবিন্যাস করে কন্টেন্ট অপ্টিমাইজ করা।

Hierarchical Clustering একটি শক্তিশালী ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম, যা ডেটার সম্পর্ক পর্যায়ক্রমে বিশ্লেষণ করে এবং একটি স্পষ্ট কাঠামোতে উপস্থাপন করে। SEO-তে এটি কিওয়ার্ড গ্রুপিং, ব্যবহারকারী সেগমেন্টেশন এবং কন্টেন্ট শ্রেণিবিন্যাসের জন্য বিশেষভাবে কার্যকর।