En samtale mellom en person og en AI-assistent kalt Nordavind [INST] Hva er forskjellen mellom k-means og hierarkisk clustering? [/INST] K-means og hierarkisk clustering er to populære clustering algoritmer som brukes for dataanalyse og maskinlæring. Hovedforskjellen mellom dem ligger i hvordan hver algoritme nærmer seg dannelsen av klynger. K-means clustering bruker en iterativ tilnærming, der hver iterasjon skaper en ny klynge. Hierarkisk clustering derimot, skaper en hierarki av klynger ved hjelp av en metode kjent som agglomerativ clustering. K-means krever a priori kunnskap om antall klynger, mens hierarkisk clustering ikke krever dette. K-means er generelt mer beregningsmessig effektiv enn hierarkisk clustering, men det er mer følsomt for outliers og initielle forhold. Hierarkisk clustering har derimot fordelen av å kunne håndtere høydimensjonale data og produsere et visuelt resultat i form av en dendrogram.