Confronta K-Means e Clustering Gerarchico.
K-Means e Clustering Gerarchico sono entrambi tipi di algoritmi di apprendimento non supervisionato utilizzati per il clustering. K-Means è un approccio di clustering rigido che crea cluster con un certo numero di punti dati assegnati a ciascun cluster. Il Clustering Gerarchico è un approccio di clustering morbido che crea cluster in base alla distanza tra i punti dati. K-Means è più popolare ed efficiente dal punto di vista computazionale, ma può essere influenzato dagli outlier, mentre il Clustering Gerarchico è più flessibile e può gestire meglio gli outlier.