एल्बो मेथड (Elbow Method)
एल्बो मेथड पार्टिशनल क्लस्टरिंग में क्लस्टर की इष्टतम संख्या का चयन करने के लिए एक ह्यूरिस्टिक (heuristic) है। 1953 में रॉबर्ट थॉर्नडाइक द्वारा प्रस्तुत, इसमें क्लस्टर की बढ़ती संख्याओं के लिए क्लस्टरिंग मॉडल फिट करना और क्लस्टर की संख्या के मुकाबले विदइन-क्लस्टर सम ऑफ स्क्वेयर्स (WCSS) को प्लॉट करना शामिल है। 'एल्बो' वहां होता है जहां WCSS में कमी की दर में तेजी से बदलाव आता है, जो क्लस्टर गणना के इष्टतम होने का सुझाव देता है।
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स्रोत
- Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. (2009). The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. Springer Series in Statistics. link ↗
- Thorndike, R. L. (1953). Who belongs in the family? Psychometrika, 18(4), 267-276. DOI: 10.1007/BF02289263 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Elbow Method for Optimal Cluster Number. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/model-evaluation/elbow-method
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