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Clustering / Significato e tipologie di algoritmi
• Il clustering – anche detto analisi dei gruppi – è un insieme di tecniche che hanno l’obiettivo di
raggruppare elementi omogenei tra loro
• È tra i principali algoritmi di unsupervised learning, cioè applicabile a dataset poco strutturati
(tecnicamente non etichettati)
• Gli algoritmi di clustering si possono suddividere in tre macro-gruppi:
o partizionali, in cui si formano dei gruppi in base alla distanza dei punti da un centro
o gerarchici, i gruppi si formano per rappresentazione ad albero (ad es. per
dendrogramma)
o density-based, i gruppi si formano analizzando lo spazio intorno ad ogni punto
• Nel prosieguo ci soffermiamo sul clustering partizionale (K-means) e density-based (DBSCAN)