Adesso dovresti essere in grado di:
- Descrivere il clustering per le applicazioni di ML.
- Segui le best practice e le considerazioni per il clustering dei dati.
- Impiegare l'algoritmo K-means.
- Confronta gli approcci di clustering più diffusi.
- Scegli tra misure di somiglianza supervisionate e manuali, a seconda dei casi.