Разница между иерархической кластеризацией и k-means заключается в следующем:

1. Иерархическая кластеризация группирует данные путём создания дерева кластеров (дендрограммы). 13 Существует два подхода: агломеративный (снизу вверх) и дивизионный (сверху вниз). 3 Агломеративный метод начинается с каждого объекта как отдельного кластера и постепенно объединяет их, тогда как дивизионный метод начинает с одного большого кластера и делит его на более мелкие. 3 Иерархическая кластеризация не требует заранее задавать количество кластеров, что делает её гибкой. 3 Однако она может быть вычислительно затратной для больших наборов данных. 3
2. K-means (метод k-средних) делит данные на K кластеров, минимизируя внутрикластерное расстояние. 3 Алгоритм работает итеративно, обновляя центры кластеров до тех пор, пока они не стабилизируются. 3 Начинается с выбора K случайных центроидов, затем каждый объект данных присваивается ближайшему центроиду. 3 После этого центроиды пересчитываются как среднее значение всех объектов в кластере. 3 Этот процесс повторяется до тех пор, пока центроиды не перестанут изменяться. 3