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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== Altri progetti ==

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== Collegamenti esterni ==

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[[Categoria:Apprendimento automatico]]