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Ottimizzare K-means Clustering con PCA: Strategie Efficaci

Come Migliorare l'Efficacia di K-means Clustering con PCA L'utilizzo congiunto dell'algoritmo K-means clustering e della tecnica di riduzione della dimensionalità PCA (Principal Component Analysis) può portare a risultati di clustering più precisi e significativi. In questo articolo esploreremo come ottimizzare l'efficacia di K-means clustering sfruttando PCA, ...

Guida all’Algoritmo k-Means: Cluster Analysis e Vantaggi

Analisi dei Cluster con l'Algoritmo k-Means: Una Guida Approfondita Introduzione L'analisi dei cluster è una tecnica di machine learning utilizzata per raggruppare insiemi di dati simili in gruppi chiamati "cluster". Tra gli algoritmi più popolari per l'analisi dei cluster, l'algoritmo k-Means è particolarmente noto per la sua ...

Differenze tra K-means e K-medoids: confronto dettagliato

Il rapporto tra K-means e K-medoids: un'analisi dettagliata Introduzione L'analisi dei cluster è una tecnica fondamentale nell'ambito dell'apprendimento automatico e dell'intelligenza artificiale. Due degli algoritmi più utilizzati per l'analisi dei cluster sono K-means e K-medoids. Questi due approcci sono ampiamente impiegati per raggruppare dati non etichettati in ...
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