K-মিনস ক্লাস্টারিং ভেক্টর কোয়ান্টাইজেশনেরে একটি পদ্ধতি। বিশেষ করে, n ভেক্টরগুলির একটি সেট দেওয়া হয়, কে-মিনস ক্লাস্টারিং সেগুলোকে K ক্লাস্টার এ (যেমন, উপসেট)  গ্রুপ করে যাতে প্রতিটি ভেক্টর ক্লাস্টারের কাছাকাছি অর্থ বহন করে।

K-means ক্লাস্টারিং এ K ক্লাস্টারগুলিতে ইনপুটগুলির একটি আনলবেড সেট গ্রুপিং করার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে এবং তারপরে বৈশিষ্ট্যগুলি তৈরি করতে এই ক্লাস্টারগুলির সেন্ট্রোডগুলি ব্যবহার করা হয়। এই বৈশিষ্ট্য বিভিন্ন উপায়ে উৎপাদিত হতে পারে। সবচেয়ে সহজ হল প্রতিটি নমুনাতে k বাইনারি বৈশিষ্ট্যগুলি যোগ করা, যেখানে প্রতিটি বৈশিষ্ট্য j তে একটি আইএফএফ (IFF) মান থাকে। এটাও সম্ভব যে রেডিয়াল বেস ফাংশন (RBF নেটওয়ার্কগুলি প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহৃত একটি কৌশল) দ্বারা রূপান্তরিত হওয়ার পরে, ক্লাস্টারগুলির বৈশিষ্ট্য হিসাবে দূরত্বগুলিও ব্যবহার করা যেতে পারে।

K- মিনস ক্লাস্টারিং
প্রধান উপাদান বিশ্লেষণ
সীমাবদ্ধ বোল্টসম্যান মেশিন
আনসুপারভাইজড ডিকশনারি লার্নিং