Cili është ndryshimi midis k-mesat dhe grupimit hierarkik?
K-means dhe klastërimi hierarkik janë dy algoritme të njohura të klastërimit të përdorura për analizën e të dhënave dhe mësimin e makinës. Dallimi kryesor midis tyre qëndron në mënyrën se si secili algoritëm afrohet formimit të klasterave. K-means klastërimi përdor një qasje iterative, ku çdo përsëritje krijon një klaster të ri. Klastërimi hierarkik, nga ana tjetër, krijon një hierarki të klasterave duke përdorur një metodë të njohur si klastërimi aglomerativ. K-means kërkon njohuri a priori të numrit të klasterave, ndërsa klastërimi hierarkik nuk kërkon të tilla. K-means është përgjithësisht më efikas llogaritarisht sesa klastërimi hierarkik, por është më i ndjeshëm ndaj dallimeve dhe kushteve fillestare.