Algoritmos Particionais (K-means):
O algoritmo K-means é um método popular de clustering particional. Ele divide um conjunto de dados em um número pré-definido de clusters, minimizando a soma dos quadrados das distâncias de cada instância ao centro do seu cluster.
Uma dificuldade comum no uso do K-means é determinar o número apropriado de clusters, para o qual o método do cotovelo é frequentemente usado. O coeficiente de silhueta é uma métrica que pode ajudar a avaliar a qualidade dos clusters formados pelo K-means, medindo a coesão dentro dos clusters e a separação entre eles.