Confronta e metti a confronto le caratteristiche di due diversi algoritmi di apprendimento automatico.
'Clustering K-means e Albero di decisione'
Il clustering K-means è una forma di apprendimento non supervisionato che utilizza un dataset e trova strutture o cluster al suo interno. Funziona creando cluster con i gruppi di dati più simili in base alle caratteristiche del dataset. Gli alberi decisionali sono utilizzati nell'apprendimento supervisionato e costruiscono un albero decisionale prendendo decisioni basate su determinate caratteristiche. Funzionano attraverso una serie di domande fino a quando l'esito è definito. Gli alberi decisionali possono essere utilizzati per compiti di classificazione mentre il clustering K-means è adatto per compiti di clustering.