k-means Robusto

Robust k-means è una variante del classico clustering k-means progettata per resistere all'influenza degli outlier. Eliminando una frazione specificata delle osservazioni più estreme prima di calcolare i centroidi dei cluster, produce partizioni stabili e significative anche quando i dati contengono rumore, contaminazione o distribuzioni a code pesanti — situazioni in cui il k-means standard fallisce.