Clustering: differenze tra le versioni
Contenuto cancellato Contenuto aggiunto
Riga 19:
Queste due suddivisioni sono del tutto trasversali e molti algoritmi nati come "esclusivi" sono stati in seguito adattati nel caso "non-esclusivo" e viceversa.
=== Clustering
Gli algoritmi di clustering di questa famiglia creano la suddivisione dello spazio minimizzando una certa funzione di costo:<br/>
<math>\sum_{j=1}^k E( C_j )</math> <br/> dove <math>k</math> è il numero dei clusters, <math>C_j</math> è il <math>j-th</math> cluster e <math>E:C \rightarrow R^{+}</math> è la funzione di costo associata al singolo cluster. L'algoritmo più famoso appartenente a questa famiglia è il ''k-means'', proposto da MacQueen nel 1967. Un altro algoritmo abbastanza conosciuto appartenente a questa classe è il ''Partitioning Around Medioid (PAM)''.
| |||