 เปรียบเทียบ K-Means และการจัดกลุ่มแบบลำดับชั้น
K-Means และ Hierarchical Clustering เป็นอัลกอริธึมการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลที่ใช้สำหรับการจัดกลุ่ม K-Means เป็นวิธีการทำคลัสเตอร์แบบตายตัวที่สร้างคลัสเตอร์โดยมีจุดข้อมูลจำนวนหนึ่งที่กำหนดให้กับแต่ละคลัสเตอร์ การทำคลัสเตอร์แบบลำดับชั้นเป็นวิธีการจัดคลัสเตอร์แบบอ่อนที่สร้างคลัสเตอร์ตามระยะห่างระหว่างจุดข้อมูล K-Means เป็นที่นิยมและมีประสิทธิภาพในการคำนวณมากกว่า แต่อาจได้รับผลกระทบจากค่าผิดปกติ ในขณะที่การจัดกลุ่มแบบลำดับชั้นมีความยืดหยุ่นมากกว่าและสามารถจัดการกับค่าผิดปกติได้ดีกว่า