Clustering: differenze tra le versioni

Versione delle 09:22, 28 mar 2023

Versione delle 11:49, 16 mag 2023

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Un'altra suddivisione delle tecniche di clustering tiene conto del tipo di algoritmo utilizzato per dividere lo spazio:

* ''clustering partizionale (detto anche non gerarchico, o k-clustering)'', in cui per definire l'appartenenza ad un gruppo viene utilizzata una distanza da un punto rappresentativo del cluster (centroide, medioide, ecc...), avendo prefissato il numero di gruppi della partizione risultato. Si tratta di derivazioni del più noto algoritmo di clustering, quello detto delle [[k-means]], introdotto da MacQueen nel 1967.

* ''Clustering gerarchico'', in cui viene costruita una gerarchia di partizioni caratterizzate da un numero (de)crescente di gruppi, visualizzabile mediante una rappresentazione ad albero (dendrogramma), in cui sono rappresentati i passi di accorpamento/divisione dei gruppi.

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== Altri progetti ==

{{interprogetto|b=Esempi di Business Analytics/Gruppi di clienti}}

*[[b:Esempi di Business Analytics/Gruppi di clienti|Wikibooks - Identificazione gruppi o clusters di clienti tramite Business Analytics]]

== Collegamenti esterni ==