Clustering gerarchico: differenze tra le versioni

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dove ''d'' è la metrica prescelta per determinare la similarità tra coppie di elementi.

Vi è anche il criterio di Ward, che valuta il cambiamento di varianza intra-cluster quando questi si uniscono e seleziona la coppia che dà luogo a un cluster avente la minima varianza al suo interno. Questo criterio punta a creare cluster compatti e omogenei, con una dispersione simile.<ref>{{Cita web|url=http://www.r-project.it/_book/clustering-gerarchico-agglomerativo-hc.html|titolo=Clustering Gerarchico}}</ref>

==Note==

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==Bibliografia==

*{{Cita libro|autore-capitolo-cognome=Hastie|autore-capitolo-nome=Trevor|autore-capitolo-cognome2=Tibshirani|autore-capitolo-nome2=Robert|autore-capitolo-cognome3=Friedman|autore-capitolo-nome3=Jerome |anno=2001 |titolo=The Elements of Statistical Learning |url=https://archive.org/details/elementsofstatis0000hast|ISBN=0-387-95284-5 |editore=Springer |città=New York |capitolo=14.3.12 Hierarchical clustering |pagine=272–280|lingua=en}}

== Voci correlate ==

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== Altri progetti ==

{{interprogetto|preposizione=sul}}

== Collegamenti esterni ==

*{{cita web |1=https://www.unirc.it/documentazione/materiale_didattico/599_2008_93_1623.pdf |2=(IT) Articolo Il Clustering dell'Unirc |accesso=21 febbraio 2023 }}

*{{cita web |1=http://www.matematicamente.it/il_magazine/numero_9%3a_aprile_2009/112._data_mining%3a_esplorando_le_miniere_alla_ricerca_della_conoscenza_nascosta_clustering_200905305380/ |2=(IT) Articolo divulgativo sul Clustering e Data Mining |accesso=22 luglio 2009 |urlarchivio=https://web.archive.org/web/20090813171545/http://www.matematicamente.it/il_magazine/numero_9%3A_aprile_2009/112._data_mining%3A_esplorando_le_miniere_alla_ricerca_della_conoscenza_nascosta_clustering_200905305380/# |dataarchivio=13 agosto 2009 |urlmorto=sì }}

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