Comparați și
K-means
Arborele de clustering și decizie K-Means sunt doi algoritmi de învățare automată utilizate pe scară largă, cu caracteristici și utilizări distincte. În timp ce primul este un algoritm de învățare nesupravegheat, acesta din urmă este de obicei utilizat pentru învățarea supravegheată. Iată câteva diferențe cheie între acești doi algoritmi.

**Obiectiv:**
Clusteringul K-Means este un algoritm pe bază de centroid care are ca scop partiția unui set de observații
Mai jos este o instrucțiune care descrie o sarcină, asociată cu o intrare care oferă un context suplimentar. Scrieți un răspuns care completează în mod corespunzător cererea.

### Instrucțiune:
Comparați și contrastați caracteristicile a doi algoritmi ML diferite

### Intrare:
K-means clustering și arborele de decizie

### Răspuns:
Arborele de clustering și decizie K-Means sunt doi algoritmi de învățare automată utilizate pe scară largă, cu caracteristici și utilizări distincte. În timp ce primul este un algoritm