Summary  
K-means clustering partitions data into a fixed number of clusters by iteratively assigning each point to the nearest centroid and then updating centroids to minimize within-cluster distances.  

General domain of usage  
Customer segmentation

Tra gli algoritmi di clustering, **K-means** è un metodo ampiamente diffuso ed efficace. Suddivide i dati in K cluster distinti, dove K è un **numero predefinito**.

L'obiettivo di K-means è **minimizzare le distanze all'interno dei cluster** e **massimizzare le distanze tra i cluster**. Questo crea gruppi internamente simili ed esternamente distinti. **K-means** trova numerose applicazioni, tra cui: 

-   **Segmentazione dei clienti**: raggruppamento dei clienti per il marketing mirato; 

-  **Clustering di documenti**: organizzazione dei documenti per argomento;   

-  **Segmentazione delle immagini**: suddivisione delle immagini per il riconoscimento degli oggetti; 

-   **Rilevamento di anomalie**: identificazione di dati insoliti.

Quale affermazione descrive accuratamente un requisito di base dell'algoritmo di clustering K-means?

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Che cos'è il clustering K-means?

Che cos'è il clustering K-means?