 Comparez K-Means et Hierarchical Clustering.
K-Means et Hierarchical Clustering sont deux types d'algorithmes d'apprentissage non supervisés utilisés pour le clustering. K-Means est une approche de clustering dur qui crée des clusters avec un certain nombre de points de données attribués à chaque cluster. Le clustering hiérarchique est une approche de clustering souple qui crée des clusters en fonction de la distance entre les points de données. K-Means est plus populaire et efficace en termes de calcul, mais peut être affecté par des valeurs aberrantes, tandis que le clustering hiérarchique est plus flexible et peut mieux gérer les valeurs aberrantes.