Bokeseni nini ezali kati na k-moyennes na clustering hiérarchique?
K-moyenne clustering na clustering hiérarchique ezali ba méthodes mibale oyo bato mingi basalelaka pona analyse ya clustering, elingi koloba processus ya kokabola ensemble ya ba données na ba groupes na kotalaka bokokani kati ya ba points de données. Atako ba méthodes nionso mibale ezali na tina ya kozua ba résultats ya ndenge moko, ezali na mwa bokeseni ya tina kati na yango : -**Algorithme** : clustering ya K-means esalelaka algorithme iteratif oyo epesaka point moko moko ya ba données na cluster na ko minimiser somme ya ba distances carrées entre ba points mpe ba centroïdes ya cluster. Na sima algorithme ezo calculer lisusu centroïde ya cluster moko na moko pe ezongelaka processus tiii ba centroïdes eko changer lisusu te. Nzokande, bosangisi ya ba clusters hiérarchiques esalelaka ndenge ya kosala oyo esalemi na banzete, esika wapi ba clusters esalemi na kosangisa ba clusters ya mike mike (agglomératif) to kokabola ba clusters ya minene (divisive), na kotalaka métrique ya bokokani. -**Motango ya ba Clusters**: Na k-means clustering, motango ya ba clusters esili kolimbolama liboso, elingi koloba ete esengeli olakisa motango ya ba clusters oyo olingi algorithm ezwa liboso. Na bokeseni, clustering hiérarchique esengaka te olakisa motango ya ba clusters. Na esika na yango, dendrogramme esalemi, oyo ezali diagramme ya nzete oyo ezali kolakisa ndenge nini ba clusters esangisami to ekabolami na étape moko na moko, pe okoki kopona motango ya ba clusters oyo ebongi na kokata nzete na niveau oyo olingi. -**Bokasi**: K-elingi koloba clustering ezali sensible na placement ya liboso ya ba centroïdes, elingi koloba que résultat final ekoki kokesana selon ba points de départ ya liboso. Par contre, clustering hiérarchique ezali plus déterministe, lokola résultat elingaki kokesana te na ba courses différentes ya algorithme. -**Escalabilité**: K-means clustering ezali na calcul ya malamu mingi mpe ekoki ko gérer ba ensembles ya ba données ya minene koleka clustering hiérarchique, oyo ekoki kozala computationnellement intensif pona ba ensembles ya ba données ya minene. Na bokuse, k-moyenne pe clustering hiérarchique ezali ba approches mibale ekeseni pona analyse ya clustering. K-means ezali méthode ya partitionnement iteratif oyo esengaka motango ya ba clusters ezala précisé liboso pe ekoki ko gérer ba ensembles ya ba données ya minene, alors que clustering hiérarchique ezali méthode oyo esalemi na nzete oyo esala structure hiérarchique ya ba clusters pe ezali déterministe mingi.