K-Means Clustering è una tecnica di machine learning non supervisionata utilizzata per trovare cluster o gruppi di punti dati simili all'interno di un set di dati. L'algoritmo prima inizializza in modo casuale il numero &quot;k&quot; di centroidi, quindi procede ad assegnare ciascun punto dati al cluster più vicino calcolando la distanza tra loro. Quindi, l'algoritmo aggiorna i centroidi alla media dei punti dati all'interno di quel cluster prima di ripetere nuovamente il processo fino a quando i centroidi non si muovono più. Questo processo iterativo viene quindi utilizzato per raggruppare i punti dati in base alle somiglianze al loro interno e assegnarli ai cluster corrispondenti.
Clustering di mezzi K
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