Summary  
This chapter demonstrates how to implement hierarchical clustering in Python by generating dummy data, computing linkage matrices with different methods (e.g. Ward, complete), visualizing the dendrogram, fitting an AgglomerativeClustering model, printing cluster labels, and visualizing the resulting clusters with scatter plots.  

General domain of usage  
Unsupervised data clustering for exploratory data analysis

Come di consueto, verranno utilizzate le seguenti librerie:
- `sklearn` per generare dati fittizi e implementare il clustering gerarchico (`AgglomerativeClustering`);

- `scipy` per generare e lavorare con il dendrogramma;

- `matplotlib` per visualizzare i cluster e il dendrogramma;

- `numpy` per operazioni numeriche.

## Generazione di dati fittizi

È possibile utilizzare la funzione `make_blobs()` di `scikit-learn` per generare dataset con **diversi numeri di cluster** e **differenti gradi di separazione**. Questo permette di osservare come il clustering gerarchico si comporta in vari scenari.

L'algoritmo generale è il seguente:

1.  Istanziazione dell'oggetto `AgglomerativeClustering`, specificando il **metodo di collegamento** e altri parametri;

2.  Addestramento del modello sui dati;

3.  Estrazione delle **etichette di cluster** se si decide un numero specifico di cluster;

4.  Visualizzazione dei cluster (se i dati sono 2D o 3D) tramite **grafici a dispersione**;

5.  Utilizzo di `linkage` di SciPy per creare la **matrice di collegamento** e successivamente **dendrogram** per visualizzare il dendrogramma.


È inoltre possibile sperimentare con **diversi metodi di collegamento** (ad esempio, single, complete, average, Ward) e osservare come influenzano i risultati del clustering e la struttura del dendrogramma.

Acquisire una solida comprensione dell'analisi dei cluster, una tecnica fondamentale di apprendimento non supervisionato per individuare schemi in dati non etichettati. Esplorare i concetti essenziali di K-Means, Clustering Gerarchico, DBSCAN e GMM, con esperienza pratica su dataset reali per rafforzare la fiducia nell'applicazione del clustering a problemi reali.

Approfondimento sui fondamenti del clustering e sulle differenze rispetto alla classificazione. Esplorazione degli algoritmi, strumenti e librerie essenziali che alimentano questa tecnica di apprendimento non supervisionato per individuare schemi nascosti nei dati.

Acquisizione di una solida comprensione delle principali tecniche di preprocessamento che garantiscono un clustering efficace. Gestione dei valori mancanti, codifica delle variabili categoriche, normalizzazione dei dati e selezione di misure di distanza e metodi di collegamento appropriati per migliorare l'accuratezza del clustering.

Acquisire le competenze necessarie per applicare efficacemente il clustering K-Means. Comprendere il funzionamento dell'algoritmo, determinare il numero ottimale di cluster e acquisire esperienza pratica implementando K-Means su dataset sintetici e reali.

Esplora i fondamenti della clusterizzazione gerarchica e scopri come raggruppare i dati in cluster significativi utilizzando i dendrogrammi. Acquisizione di competenze nell'identificazione del numero ottimale di cluster e nell'applicazione della tecnica su dataset sintetici e reali.

Scopri come DBSCAN eccelle nell'individuare cluster di forme diverse e nella gestione del rumore nei dati. Esplora i meccanismi alla base di questo algoritmo basato sulla densità, le modalità di assegnazione dei punti ai cluster e la sua applicazione sia a set di dati sintetici che reali con sicurezza.

Acquisire una solida comprensione dei Gaussian Mixture Models e di come utilizzano la probabilità per modellare forme di cluster complesse. Esaminare i principi della distribuzione gaussiana, analizzare il funzionamento dei GMM e consolidare le conoscenze applicandoli sia a dati simulati che reali.

Implementazione su Dataset Fittizio

Generazione di dati fittizi

Implementazione su Dataset Fittizio

Generazione di dati fittizi