Introduzione al Clustering
Clustering è una tecnica potente che consente di individuare raggruppamenti naturali all'interno dei dati. È come suddividere automaticamente gli elementi in categorie in base alle loro somiglianze. Invece di categorie predefinite, il clustering scopre le categorie direttamente dai dati stessi.
Immagina di avere una grande raccolta di elementi e di volerli organizzare in gruppi significativi. Ad esempio, pensa ai libri in una biblioteca. Le biblioteche organizzano i libri in categorie come narrativa, scienza, storia e altro ancora. Questo rende più semplice trovare i libri di interesse — ed è proprio questo il principio del clustering.
In sostanza, il clustering riguarda:
-
Raggruppamento di punti dati simili: i punti dati all'interno dello stesso cluster sono più simili tra loro rispetto a quelli di altri cluster;
-
Scoperta di strutture nascoste: il clustering può rivelare schemi e organizzazioni sottostanti nei dati che potrebbero non essere immediatamente evidenti;
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Comprensione di dati complessi: raggruppando i dati, il clustering semplifica grandi insiemi di dati e ci aiuta a comprenderli meglio.
Il clustering viene utilizzato in molti campi diversi e per una vasta gamma di scopi.
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Raggruppamento di punti dati simili: i punti dati all'interno dello stesso cluster sono più simili tra loro rispetto a quelli di altri cluster;
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