बाधा-आधारित क्लस्टरिंग उन क्लस्टर्स को ढूंढती है जो उपयोगकर्ता-कथित प्राथमिकताओं या बाधाओं को पूरा करते हैं। यह बाधाओं की प्रकृति पर आधारित है, बाधा-आधारित क्लस्टरिंग विभिन्न दृष्टिकोण अपना सकती है। बाधाओं की कई श्रेणियां हैं जो निम्नलिखित हैं:
व्यक्तिगत ऑब्जेक्ट्स पर बाधाएं - यह क्लस्टर किए जाने वाले ऑब्जेक्ट्स पर बाधाओं को परिभाषित कर सकता है। एक रियल एस्टेट एप्लिकेशन में, उदाहरण के लिए, कोई केवल उन लक्जरी हवेलियों को स्थानिक रूप से क्लस्टर करना चाह सकता है जिनकी कीमत दस लाख डॉलर से अधिक है। यह बाधा क्लस्टर किए जाने वाले ऑब्जेक्ट्स के संग्रह को सीमित करती है। इसे प्रीप्रोसेसिंग द्वारा आसानी से प्रबंधित किया जा सकता है (उदाहरण के लिए, SQL क्वेरी का उपयोग करके चयन लागू करना), जिसके बाद समस्या बिना बाधा वाले क्लस्टरिंग के एक उदाहरण तक कम हो जाती है।
क्लस्टरिंग पैरामीटर्स के चयन पर बाधाएं - एक उपयोगकर्ता प्रत्येक क्लस्टरिंग पैरामीटर के लिए वांछित रेंज सेट करना चाह सकता है। क्लस्टरिंग पैरामीटर आमतौर पर दिए गए क्लस्टरिंग एल्गोरिदम के लिए काफी विशिष्ट होते हैं। पैरामीटर्स के उदाहरणों में k, k-मीन्स एल्गोरिदम में वांछित क्लस्टर्स की संख्या; या ε (त्रिज्या) और MinPts (न्यूनतम बिंदुओं की संख्या) DBSCAN एल्गोरिदम में शामिल हैं।
हालांकि ऐसे उपयोगकर्ता-कथित पैरामीटर्स क्लस्टरिंग परिणामों को दृढ़ता से प्रभावित कर सकते हैं, वे आमतौर पर एल्गोरिदम तक ही सीमित होते हैं। इसलिए, उनकी फाइन-ट्यूनिंग और प्रोसेसिंग को आमतौर पर बाधा-आधारित क्लस्टरिंग का एक रूप नहीं माना जाता है।
दूरी या समानता फ़ंक्शन्स पर बाधाएं - यह क्लस्टर किए जाने वाले ऑब्जेक्ट्स की निश्चित विशेषताओं के लिए कई दूरी या समानता फ़ंक्शन्स को परिभाषित कर सकता है, या ऑब्जेक्ट्स के सीमित जोड़े के लिए अलग-अलग दूरी माप। जब खिलाड़ियों को क्लस्टर किया जाता है, उदाहरण के लिए, कोई ऊंचाई, शरीर के वजन, उम्र और कौशल स्तर के लिए कई वेटिंग स्कीम्स का उपयोग कर सकता है।
व्यक्तिगत क्लस्टर्स के गुणों पर उपयोगकर्ता-निर्दिष्ट बाधाएं - एक उपयोगकर्ता परिणामी क्लस्टर्स की वांछित विशेषताओं को निर्दिष्ट करना चाह सकता है, जो क्लस्टरिंग प्रक्रिया को दृढ़ता से प्रभावित कर सकते हैं।
एक पैकेज डिलीवरी कंपनी पर विचार करें जो एक शहर में k सर्विस स्टेशनों के स्थान तय करना चाहती है। कंपनी के पास उपयोगकर्ताओं का एक डेटाबेस है जो उपयोगकर्ता के नाम, स्थान, समय की लंबाई दर्ज करता है जब से ग्राहक कंपनी की सेवाओं का उपयोग करना शुरू करते हैं, और औसत मासिक कीमत। कोई इस स्थान चयन समस्या को ग्राहक स्थान के आधार पर गणना की गई दूरी फ़ंक्शन का उपयोग करके बिना बाधा वाले क्लस्टरिंग के एक उदाहरण के रूप में तैयार कर सकता है।
एक बेहतर तरीका है ग्राहकों को दो वर्गों में विभाजित करना - उच्च-मूल्य वाले ग्राहक (जिन्हें लगातार, नियमित सेवा की आवश्यकता होती है) और सामान्य ग्राहक (जिन्हें कभी-कभी सेवा की आवश्यकता होती है)। लागत बचाने और अच्छी सेवा का समर्थन करने के लिए, प्रबंधक निम्नलिखित बाधाएं जोड़ता है:
प्रत्येक स्टेशन को कम से कम 100 उच्च-मूल्य वाले ग्राहकों की सेवा करनी चाहिए।
प्रत्येक स्टेशन को कम से कम 5,000 सामान्य ग्राहकों की सेवा करनी चाहिए। बाधा-आधारित क्लस्टरिंग क्लस्टरिंग प्रक्रिया के दौरान ऐसी बाधाओं पर विचार करेगा।
"आंशिक" सुपरविजन पर आधारित सेमी-सुपरवाइज्ड क्लस्टरिंग - अनसुपरवाइज्ड क्लस्टरिंग की गुणवत्ता को सुपरविजन के कुछ कमजोर रूप का उपयोग करके काफी हद तक सुधारा जा सकता है। यह जोड़ीदार बाधाओं के रूप में हो सकता है (यानी, ऑब्जेक्ट्स के जोड़े जो एक ही या अलग क्लस्टर से संबंधित के रूप में लेबल किए गए हैं)। ऐसी बाधित क्लस्टरिंग प्रक्रिया को सेमी-सुपरवाइज्ड क्लस्टरिंग के रूप में जाना जाता है।
