El modelo de mezcla Rasch es un modelo de mezcla popular para analizar datos binarios multivariantes. La desventaja de este modelo es que el número de parámetros estimados aumenta sustancialmente con un mayor número de clases latentes, lo que, a su vez, dificulta la interpretabilidad de los parámetros del modelo. Este artículo propone una estimación regularizada del modelo de mezcla Rasch que impone una estructura de escasez en las dificultades de los ítems específicas de cada clase. Ilustramos la viabilidad del enfoque de modelado propuesto mediante un estudio de simulación y dos estudios de caso simulados.