K-means clustering और hierarchical clustering दो लोकप्रिय तरीके हैं जो clustering विश्लेषण के लिए उपयोग किए जाते हैं, यानी एक डेटासेट को समूहों में विभाजित करने की प्रक्रिया है। जबकि दोनों विधियों का उद्देश्य समान परिणाम प्राप्त करना है, उनके बीच कुछ प्रमुख अंतर हैंः K-means clustering एक पुनरावर्ती एल्गोरिथ्म का उपयोग करता है जो प्रत्येक प्रारंभिक डेटा बिंदु को एक क्लस्टर में आवंटित करता है, बिंदुओं और क्लस्टर सेंट्रोइड्स के बीच चौकोर दूरी के योग को कम करके। इसके बजाय, K-means clustering एक पेड़-आधारित दृष्टिकोण है, जहां क्लस्टर छोटे क्लस्टरों को विलय करके बनाए जाते हैं (एग्रेटिव डिवाइडिंग) या बड़े क्लस्टरों को विलय करके (एग्रेटिव डिवाइडिंग) ।
के-मध्यम और पदानुक्रमित क्लस्टरिंग के बीच क्या अंतर है?