Il clustering K-significa è una forma di apprendimento non supervisionato che utilizza un set di dati e trova strutture o cluster in esso. Funziona creando cluster con i gruppi di dati più simili in base alle caratteristiche del set di dati. Gli alberi decisionali vengono utilizzati nell'apprendimento supervisionato e costruiscono un albero decisionale prendendo decisioni basate su determinate caratteristiche. Lavorano passando attraverso una serie di domande fino a quando il risultato non è definito. Gli alberi decisionali possono essere utilizzati per le attività di classificazione mentre il clustering K-means è adatto per le attività di clustering.
K-significa clustering e albero decisionale
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