नियमितीकृत के-मीन्स क्लस्टरिंग
नियमितीकृत के-मीन्स मानक के-मीन्स को ऑब्जेक्टिव फ़ंक्शन में एक दंड पद — सबसे आम तौर पर एक L1 (लासो-प्रकार) या L2 बाधा — जोड़कर विस्तारित करता है। यह पतित क्लस्टर समाधानों को हतोत्साहित करता है और, विटेन और टिबशिरानी (2010) द्वारा प्रस्तुत विरल (sparse) प्रकार में, एक साथ उन विशेषताओं का चयन करता है जो क्लस्टर पृथक्करण को संचालित करती हैं, जिससे यह उच्च-आयामी सेटिंग्स में विशेष रूप से मूल्यवान हो जाता है जहाँ कई विशेषताएँ अप्रासंगिक होती हैं।
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स्रोत
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Regularized K-Means Clustering. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/machine-learning/regularized-k-means
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