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'Clustering K-Means'
La Clustering K-Means è una tecnica di apprendimento automatico non supervisionato utilizzata per trovare cluster o gruppi di punti dati simili all'interno di un dataset. L'algoritmo inizializza prima casualmente 'k' centroidi, quindi procede ad assegnare ogni punto dati al cluster più vicino calcolando la distanza tra di essi. Successivamente, l'algoritmo aggiorna i centroidi alla media dei punti dati all'interno di quel cluster prima di ripetere il processo di nuovo fino a quando i centroidi non si muovono più. Questo processo iterativo viene quindi utilizzato per raggruppare i punti dati in base alle somiglianze tra di essi e assegnarli ai cluster corrispondenti.