K-Means e Hierarchical Clustering sono entrambi tipi di algoritmi di apprendimento senza supervisione utilizzati per il clustering. K-Means è un approccio di hard clustering che crea cluster con un certo numero di punti dati assegnati a ciascun cluster. Il clustering gerarchico è un approccio di clustering morbido che crea cluster in base alla distanza tra i punti dati. K-Means è più popolare ed efficiente dal punto di vista computazionale ma può essere influenzato da valori anomali, mentre Hierarchical Clustering è più flessibile e può gestire meglio i valori anomali.
Confronta K-medie e clustering gerarchico.