Cos'è clustering?

Clustering: Panoramica e Concetti Chiave

Il clustering, o analisi dei gruppi (in inglese cluster analysis), è una tecnica di apprendimento non supervisionato utilizzata per raggruppare un insieme di oggetti in gruppi (chiamati cluster) in modo tale che gli oggetti nello stesso gruppo siano più simili tra loro che agli oggetti in altri gruppi. L'obiettivo è scoprire la struttura intrinseca dei dati e raggruppare elementi simili insieme. Non esiste un'unica definizione "corretta" di cluster; la definizione migliore dipende dalle caratteristiche dei dati e dallo scopo dell'analisi.

Ecco alcuni concetti chiave nel clustering:

• Definizione di Somiglianza: La base del clustering è definire come misurare la similarità o la dissimilarità tra gli oggetti. Le <a href="https://it.wikiwhat.page/kavramlar/misure%20di%20distanza">misure di distanza</a>, come la distanza euclidea, la distanza di Manhattan o la correlazione di Pearson, sono comunemente usate. La scelta della metrica di distanza è cruciale e dipende dalla natura dei dati.

• Tipi di Algoritmi di Clustering: Esistono numerosi algoritmi di clustering, ognuno con i propri presupposti e vantaggi:

  • Clustering Partizionale: Divide i dati in k partizioni (cluster), dove k è predefinito. Esempi includono <a href="https://it.wikiwhat.page/kavramlar/k-means">K-means</a> e K-medoids. K-means cerca di minimizzare la somma delle distanze al quadrato di ogni punto al centroide del suo cluster. K-medoids utilizza i punti dati effettivi (medoidi) come centri del cluster.
  • Clustering Gerarchico: Costruisce una gerarchia di cluster. Può essere agglomerativo (partendo da singoli punti e unendo i cluster più simili) o divisivo (partendo da un unico cluster contenente tutti i punti e dividendo iterativamente). Un esempio è il clustering con linkage.
  • Clustering Basato sulla Densità: Identifica i cluster come aree dense separate da aree sparse. <a href="https://it.wikiwhat.page/kavramlar/dbscan">DBSCAN</a> (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) è un esempio popolare.
  • Clustering Spettrale: Utilizza le autovettori della matrice di somiglianza dei dati per ridurre la dimensionalità prima di eseguire il clustering. È particolarmente utile per dati con forme non convesse.

• Valutazione del Clustering: Determinare la qualità dei cluster è importante. Le metriche possono essere interne (basate sui dati stessi, come il coefficiente di silhouette) o esterne (basate sulla conoscenza della verità fondamentale, se disponibile). Esempi di metriche interne includono l'<a href="https://it.wikiwhat.page/kavramlar/indice%20di%20davies-bouldin">indice di Davies-Bouldin</a> e l'indice di Calinski-Harabasz.

• Scelta del Numero di Cluster (k): Per alcuni algoritmi (come K-means), è necessario specificare il numero di cluster (k) in anticipo. La scelta di k può essere difficile e spesso comporta l'utilizzo di metodi come il metodo del gomito (elbow method) o l'analisi della silhouette.

• Pretrattamento dei Dati: Il clustering è sensibile alla scala delle variabili. La standardizzazione o la normalizzazione dei dati sono spesso necessarie per garantire che tutte le variabili contribuiscano equamente al processo di clustering. Anche la gestione dei valori mancanti è cruciale.

• Applicazioni: Il clustering ha una vasta gamma di applicazioni, tra cui:

  • Segmentazione del mercato
  • Riconoscimento di immagini
  • Bioinformatica
  • Analisi dei social network
  • Rilevamento di anomalie

In sintesi, il clustering è una tecnica potente per scoprire strutture nascoste nei dati. La scelta dell'algoritmo, della metrica di similarità e dei parametri giusti è fondamentale per ottenere risultati significativi.