Le medie K e il clustering gerarchico sono due popolari algoritmi di clustering utilizzati per l'analisi dei dati e l'apprendimento automatico. La principale differenza tra loro sta nel modo in cui ogni algoritmo si avvicina alla formazione di cluster. Il clustering K-means utilizza un approccio iterativo, in cui ogni iterazione crea un nuovo cluster. Il clustering gerarchico, d'altra parte, crea una gerarchia di cluster utilizzando un metodo noto come clustering agglomerativo. K-means richiede una conoscenza a priori del numero di cluster, mentre il clustering gerarchico non lo richiede. K-means è generalmente più efficiente dal punto di vista computazionale rispetto al clustering gerarchico, ma è più sensibile ai valori anomali e alle condizioni iniziali. Il clustering gerarchico, d'altra parte, ha il vantaggio di poter gestire dati ad alta dimensione e produrre un risultato visivo sotto forma di un dendrogramma.
Qual è la differenza tra k-mean e clustering gerarchico?