Lo scopo del clustering nell'apprendimento automatico è dividere un set di dati di grandi dimensioni 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 somiglianze 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 osservando solo i dati.
Qual è lo scopo del clustering nell'apprendimento automatico?