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 ==

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{{Apprendimento automatico}}

{{Controllo di autorità}}

{{Portale|matematicastatistica|informatica}}

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