Cos'è k-means?

Il k-means è un algoritmo di apprendimento non supervisionato utilizzato per la clusterizzazione dei dati. L'obiettivo principale dell'algoritmo è suddividere un insieme di dati in gruppi omogenei chiamati cluster, in cui gli oggetti all'interno di ogni cluster sono simili tra di loro, mentre gli oggetti tra i diversi cluster sono dissimili.

L'algoritmo k-means procede nel seguente modo:

Si inizializzano casualmente k centroidi, dove k rappresenta il numero di cluster desiderato.
Si assegna ogni oggetto del dataset al cluster con centroide più vicino. La distanza tra l'oggetto e i centroidi viene calcolata utilizzando una metrica di distanza (di solito la distanza euclidea).
Si aggiornano le posizioni dei centroidi calcolando la media delle posizioni degli oggetti assegnati ai rispettivi cluster.
Si ripete il processo di assegnazione degli oggetti ai cluster e l'aggiornamento dei centroidi fino a quando non si verifica una convergenza. La convergenza avviene quando i centroidi smettono di muoversi significativamente.

Le principali caratteristiche dell'algoritmo k-means sono:

L'algoritmo è veloce e scalabile, quindi può gestire grandi quantità di dati.
É necessario specificare il numero di cluster k a priori.
L'algoritmo potrebbe convergere in un minimo locale, quindi le inizializzazioni casuali dei centroidi possono influenzare il risultato finale.
Il k-means funziona meglio con dati numerici, ma può essere esteso per gestire anche dati categorici.

Il k-means è ampiamente utilizzato in diversi campi, come l'analisi dei dati, la segmentazione di immagini, l'analisi del testo e la raccomandazione dei prodotti.