Krahaso K-Means dhe Hierarchical Clustering.
K-Means dhe Hierarchical Clustering janë të dy llojet e algoritmeve të mësimit të pa mbikëqyrur të përdorura për grupimin. K-Means është një qasje e vështirë e grupimit që krijon grupe me një numër të caktuar të pikave të të dhënave të caktuara për secilin grup. Hierarchical Clustering është një qasje e butë e grupimit që krijon grupe bazuar në distancën midis pikave të të dhënave. K-Means është më popullor dhe kompjuterikisht efikas, por mund të ndikohet nga dallimet, ndërsa Hierarchical Clustering është më fleksibël dhe mund të trajtojë dallimet më mirë.