Qual è lo scopo del clustering nell'apprendimento automatico?
Lo scopo del clustering nell'apprendimento automatico è quello di dividere un grande dataset in sottoinsiemi più piccoli, in cui ogni sottoinsieme contiene punti dati simili. Gli algoritmi di clustering utilizzano metodi statistici per raggruppare i punti dati in base a similitudini come la distanza. Raggruppando i punti dati, i cluster possono essere utilizzati per la classificazione, la previsione e la ricerca di relazioni tra i punti dati che potrebbero non essere evidenti solo guardando i dati.