Krahasoni K-Means dhe Clustering Hierarkical.
K-Means dhe Hierarkical Clustering janë të dyja llojet e algoritmeve të mësimit të pambikëqyrur që përdoren për grupim. K-Means është një qasje e vështirë e grupimit që krijon grupime me një numër të caktuar pikash të dhënash të caktuara për secilin grup. Grumbullimi hierarkik është një qasje e butë e grupimit që krijon grupime bazuar në distancën midis pikave të të dhënave. K-Means është më i popullarizuar dhe më efikas nga pikëpamja llogaritëse, por mund të ndikohet nga vlerat e jashtme, ndërsa Clustering Hierarkical është më fleksibël dhe mund të trajtojë më mirë pikat e jashtme.