Reguleeritud K-keskmiste klastrite moodustamise meetod
Regulaarne k-tähendab meetod laiendab standardset k-tähendab meetodit, lisades objektiivifunktsioonile karistustermini – kõige sagedamini L1 (lasso-tüüpi) või L2 piirangu. See takistab degeneratiivseid klastrilahendusi ja Witteni ja Tibshirani (2010) poolt tutvustatud hõredas variandis valib samaaegselt tunnused, mis põhjustavad klastrite eraldumist, muutes selle eriti väärtuslikuks kõrgedimensionaalsetes seadetes, kus paljud tunnused on ebaolulised.
Loe meetodi täielikku kirjeldust
Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Allikad
- Witten, D. M., & Tibshirani, R. (2010). A framework for feature selection in clustering. Journal of the American Statistical Association, 105(490), 713–726. DOI: 10.1198/jasa.2010.tm09415 ↗
- K-means clustering. Wikipedia. link ↗
Kuidas sellele lehele viidata
ScholarGate. (2026, June 3). Regularized K-Means Clustering. ScholarGate. https://scholargate.app/et/machine-learning/regularized-k-means
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
Compare side by side →Sellele viitavad
Märkasid sellel lehel viga? Teata sellest või paku parandust →