Riassunto
In questo capitolo illustriamo, come l’applicazione degli algoritmi si basi su misure di similarità o di dissimilarità. Finora ci siamo limitati a descrivere il quadro generale. Ci occuperemo ora di costruire dei valori che hanno alcune importanti proprietà e costituiscono la base per l’applicazione dei metodi di clustering, essendo questa una tecnica per suddividere il sottoinsiemi omogenei i dati di partenza.
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Dulli, S., Furini, S., Peron, E. (2009). Misure di distanza e di similarità. In: Data mining. UNITEXT(). Springer, Milano. https://doi.org/10.1007/978-88-470-1163-2_3
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DOI: https://doi.org/10.1007/978-88-470-1163-2_3
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