Cili është ndryshimi midis k-means dhe grupimit hierarkik?
K-means dhe grupimi hierarkik janë dy algoritme të njohura të grupimit që përdoren për analizën e të dhënave dhe mësimin e makinerisë. Dallimi kryesor midis tyre qëndron në mënyrën se si secili algoritëm i afrohet formimit të grupimeve. Clusterimi K-means përdor një qasje përsëritëse, ku çdo përsëritje krijon një grup të ri. Grumbullimi hierarkik, nga ana tjetër, krijon një hierarki grupimesh duke përdorur një metodë të njohur si grupimi aglomerativ. K-means kërkon njohuri apriori të numrit të grupimeve, ndërsa grupimi hierarkik nuk e kërkon një të tillë. K-means është përgjithësisht më efikas nga pikëpamja llogaritëse sesa grupimi hierarkik, por është më i ndjeshëm ndaj vlerave të jashtme dhe kushteve fillestare. Grumbullimi hierarkik, nga ana tjetër, ka avantazhin e të qenit në gjendje të trajtojë të dhëna me dimensione të larta dhe të prodhojë një rezultat vizual në formën e një dendrogrami.