Qual è la differenza tra k-means e clustering gerarchico?
K-means e clustering gerarchico sono due popolari algoritmi di clustering utilizzati per l'analisi dei dati e il machine learning. La principale differenza tra di essi risiede nel modo in cui ciascun algoritmo si avvicina alla formazione di cluster. Il clustering K-means utilizza un approccio iterativo, in cui ogni iterazione crea un nuovo cluster. Il clustering gerarchico, d'altra parte, crea una gerarchia di cluster utilizzando un metodo noto come clustering agglomerativo. K-means richiede una conoscenza a priori del numero di cluster, mentre il clustering gerarchico non richiede tale conoscenza. K-means è generalmente più efficiente dal punto di vista computazionale rispetto al clustering gerarchico, ma è più sensibile agli outlier e alle condizioni iniziali. Il clustering gerarchico, d'altra parte, ha il vantaggio di poter gestire dati ad alta dimensionalità e produrre un risultato visivo sotto forma di dendrogramma.