একইভাবে, যোগাযোগ কভারেজ ক্ষমতা বিভিন্ন নোড স্তর অনুযায়ী পরিবর্তিত হয়।উচ্চ স্তর, বৃহত্তর কভারেজ ক্ষমতা.অন্যদিকে, যখন একটি নোড একই সময়ে দুটি স্তরের অন্তর্গত হয়, এর মানে হল যে নোডটিকে একাধিক কাজ সম্পাদন করতে বিভিন্ন ফ্রিকোয়েন্সি ব্যবহার করতে হবে, তাই ফ্রিকোয়েন্সির সংখ্যাটি কাজের সংখ্যার সমান।

এই কাঠামোতে, ক্লাস্টার হেড ক্লাস্টারের অন্যান্য সদস্যদের সাথে এবং ক্লাস্টারের অন্যান্য স্তরগুলিতে নোডের সাথে যোগাযোগ করে এবং প্রতিটি স্তরের যোগাযোগ একে অপরের সাথে হস্তক্ষেপ করে না।এই কাঠামোটি বড় আকারের ড্রোনগুলির মধ্যে স্ব-সংগঠিত নেটওয়ার্কগুলির জন্য উপযুক্ত।একটি একক ক্লাস্টার কাঠামোর সাথে তুলনা করে, এটির আরও ভাল মাপযোগ্যতা, উচ্চ লোড এবং আরও জটিল ডেটা পরিচালনা করতে পারে।

যাইহোক, যেহেতু ক্লাস্টার হেড নোডকে প্রচুর পরিমাণে ডেটা প্রক্রিয়া করতে হবে, তাই শক্তি খরচ অন্যান্য ক্লাস্টার নোডের তুলনায় দ্রুত, তাই নেটওয়ার্কের জীবন একক-ফ্রিকোয়েন্সি ক্লাস্টারিং কাঠামোর চেয়ে ছোট।উপরন্তু, ক্লাস্টারিং নেটওয়ার্কের প্রতিটি স্তরে ক্লাস্টার হেড নোডের নির্বাচন স্থির নয় এবং যে কোনো নোড ক্লাস্টার হেড হিসেবে কাজ করতে পারে।একটি নির্দিষ্ট নোডের জন্য, এটি ক্লাস্টার হেড হতে পারে কিনা তা ক্লাস্টারিং মেকানিজম শুরু করতে হবে কিনা তা সিদ্ধান্ত নিতে নেটওয়ার্ক কাঠামোর উপর নির্ভর করে।সুতরাং, নেটওয়ার্ক ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম ক্লাস্টারিং নেটওয়ার্কে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে।