 Quelle est la différence entre les k-means et le clustering hiérarchique ?
Les K-means et le clustering hiérarchique sont deux algorithmes de clustering populaires utilisés pour l'analyse de données et l'apprentissage automatique. La principale différence entre eux réside dans la façon dont chaque algorithme aborde la formation de clusters. Le clustering K-means utilise une approche itérative, où chaque itération crée un nouveau cluster. Le clustering hiérarchique, quant à lui, crée une hiérarchie de clusters à l'aide d'une méthode connue sous le nom de clustering agglomératif. K-means nécessite une connaissance a priori du nombre de clusters, alors que le clustering hiérarchique ne l'exige pas. K-means est généralement plus efficace en termes de calcul que le clustering hiérarchique, mais il est plus sensible aux valeurs aberrantes et aux conditions initiales. Le clustering hiérarchique, en revanche, a l'avantage de pouvoir gérer des données de grande dimension et de produire un résultat visuel sous la forme d'un dendrogramme.