Introduzione agli algoritmi di clustering

Il clustering è una tecnica di apprendimento non supervisionato utilizzata per raggruppare insieme punti dati simili. A differenza dell'apprendimento supervisionato, il clustering funziona senza dati etichettati.

Viene ampiamente utilizzato nella segmentazione del mercato, nella compressione delle immagini e nei sistemi di raccomandazione.

Che cos'è il clustering?

Il clustering mira a suddividere i dati in gruppi (cluster) in modo che:

• I punti dati all'interno di un cluster siano simili tra loro.
• I punti dati appartenenti a cluster diversi siano distinti tra loro.

Ad esempio, il clustering può raggruppare i clienti in base al loro comportamento d'acquisto.

Tipi di algoritmi di clustering

Gli algoritmi di clustering possono essere classificati in:

• Partizionamento: divide i dati in sottoinsiemi non sovrapposti (ad es., K-Means);
• Gerarchici: crea una struttura ad albero di cluster (ad es., Agglomerative Clustering);
• Basati sulla densità: raggruppa i dati in base alle aree ad alta densità (ad es., DBSCAN).

Applicazioni del clustering

Il clustering viene utilizzato in diversi ambiti, tra cui:

• Marketing: segmentazione dei clienti per pubblicità mirata.
• Sanità: raggruppamento dei pazienti in base ai sintomi ai fini della diagnosi.
• Elaborazione delle immagini: compressione delle immagini raggruppando colori simili.

Concetti chiave del clustering

Termini importanti da conoscere:

• Centroide: il centro di un cluster.
• Distanza intra-cluster: la distanza tra i punti all'interno di un cluster.
• Distanza inter-cluster: la distanza tra i cluster.

Sfide del clustering

Il clustering può essere complesso a causa dei seguenti fattori:

• Scelta del numero ottimale di cluster.
• Gestione di dati ad alta dimensionalità.
• Gestione di dati rumorosi o sbilanciati.

Metriche per il clustering

I risultati del clustering possono essere valutati usando:

• Punteggio silhouette: misura quanto i punti sono simili tra loro all'interno del proprio cluster rispetto agli altri cluster.
• Indice di Dunn: rapporto tra le distanze inter-cluster e intra-cluster.

Esempio di clustering

Immagini di avere dati sui clienti, con la loro età e la spesa annuale. Il clustering può raggrupparli in segmenti come clienti con spesa elevata, attenti al budget e con spesa media.

Riepilogo e prossimi passaggi

In questa lezione abbiamo trattato:

• le basi del clustering e le sue applicazioni;
• i tipi di algoritmi di clustering;
• le difficoltà e le metriche di valutazione.

Successivamente approfondiremo il clustering K-Means e ne analizzeremo l'implementazione passo dopo passo.