Cos'è clustering?

Il clustering è una tecnica di analisi dei dati che mira a identificare gruppi (cluster) omogenei all’interno di un insieme di dati. L'obiettivo principale del clustering è quello di raggruppare gli oggetti in base alle loro similarità, in modo che gli oggetti all'interno di uno stesso gruppo siano più simili tra loro rispetto a quelli in gruppi diversi.

Il clustering può essere utilizzato in diversi ambiti, come ad esempio nel campo dell'apprendimento automatico (machine learning), dell'analisi dei dati, del riconoscimento di pattern, e dell'analisi delle reti sociali.

Esistono diversi algoritmi di clustering, ognuno con le sue peculiarità. Tra i più comuni si trovano:

1. K-means: è uno degli algoritmi di clustering più utilizzati. Si basa sul concetto di centroidi, dove ogni punto dati viene assegnato al cluster con il centroide più vicino.

2. DBSCAN: è un algoritmo che si basa sulla densità dei punti dati. Identifica i cluster come regioni dense di punti separati da regioni di bassa densità.

3. Hierarchical Clustering: questo tipo di algoritmo forma una gerarchia di cluster, creando cluster in modo incrementale o decrementale. Può essere divisivo o agglomerativo a seconda del modo in cui i cluster vengono formati.

4. Clustering spettrale: è un metodo che utilizza la teoria dei grafi per trovare i cluster. Utilizza la matrice di similarità dei dati e calcola gli autovettori corrispondenti ai valori più grandi.

Tuttavia, è importante sottolineare che il clustering è un processo non supervisionato, il che significa che non richiede un insieme di dati etichettati. Pertanto, l'interpretazione dei risultati dipende fortemente dall'utente che dovrà analizzare i cluster e definirne il significato.