K-means: differenze tra le versioni

L'algoritmo '''K-Means''' è un algoritmo di [[clustering]] che permette di suddividere gruppi di oggetti in K partizioni sulla base dei loro attributi. È una variante dell'[[Algoritmo di aspettazione-massimizzazione]] (EM) il cui obiettivo è determinare i K gruppi di dati generati da [[distribuzione gaussiana|distribuzioni gaussiane]]. Si assume che gli attributi degli oggetti possano essere rappresentati come vettori, e che quindi formino uno [[spazio vettoriale]].