Summary  
Clustering algorithms implement unsupervised grouping of data points by measuring feature similarity and partitioning them into cohesive clusters without using predefined labels.  

General domain of usage  
Image segmentation

Immagina di avere una vasta collezione di oggetti 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 facile trovare i libri di tuo interesse — ed è proprio questo il concetto alla base del **clustering**.

In sostanza, il clustering riguarda: 

 

- **Raggruppamento di dati simili:** i punti dati all'interno dello stesso cluster sono più simili tra loro rispetto a quelli appartenenti ad altri cluster; 

- **Individuazione di strutture nascoste:** il clustering può rivelare schemi e organizzazioni sottostanti nei dati che potrebbero non essere immediatamente evidenti; 

- **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.

Qual è l'obiettivo principale del clustering?

Acquisisci una solida comprensione dell'analisi dei cluster, una tecnica chiave di apprendimento non supervisionato per individuare schemi in dati non etichettati. Esplora i fondamenti di K-Means, Clustering Gerarchico, DBSCAN e GMM, e ottieni esperienza pratica con dataset reali per rafforzare la fiducia nell'applicazione del clustering a problemi concreti.

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.

Comprensione approfondita delle principali tecniche di pre-elaborazione che garantiscono un clustering efficace. Gestione dei valori mancanti, codifica delle caratteristiche categoriche, normalizzazione dei dati e selezione di misure di distanza e collegamenti appropriati per migliorare l'accuratezza del clustering.

Acquisizione delle competenze necessarie per applicare efficacemente il clustering K-Means. Comprensione del funzionamento dell'algoritmo, determinazione del numero ottimale di cluster ed esperienza pratica nell'implementazione di K-Means su dataset sintetici e reali.

Esplora i fondamenti del clustering gerarchico e apprendi come raggruppare i dati in cluster significativi utilizzando i dendrogrammi. Acquisisci sicurezza nell'identificazione del numero ottimale di cluster e nell'applicazione della tecnica sia su dataset sintetici che 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, esplorare il funzionamento dei GMM e consolidare le conoscenze applicandoli sia a dati simulati che reali.

Introduzione al Clustering

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Introduzione al Clustering