Clustering gerarchico: differenze tra le versioni

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== Dissimilarità tra cluster ==

Per decidere quali cluster devono essere combinati (approccio agglomerativo) o quale cluster deve essere suddiviso (approccio divisivo) è necessario definire una misura di dissimilarità tra cluster. Nella maggior parte dei metodi di clustering gerarchico si fa uso di [[metrica (matematica)|metriche]] specifiche che quantificano la distanza tra coppie di elementi e di un criterio di collegamento che specifica la dissimilarità di due insiemi di elementi (cluster) come funzione della distanza a coppie tra elementi nei due insiemi.

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==Bibliografia==

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

== Bibliografia ==

*{{cita libro|Roberto|Todeschini|Introduzione alla chemiometria|2003|EdiSES|Napoli|ed=1|isbn=88-7959-146-0}}

==Voci correlate==

* [[Clustering]]

* [[Dendrogramma]]

== Bibliografia ==

*{{cita libro|Roberto|Todeschini|Introduzione alla chemiometria|2003|EdiSES|Napoli|ed=1|isbn=88-7959-146-0}}

== Collegamenti esterni ==