Summary  
This chapter introduces four core clustering algorithms—k-means, agglomerative hierarchical clustering, DBSCAN, and Gaussian mixture models—and explains their underlying principles. It then demonstrates how to implement code for these algorithms efficiently using Python libraries like Scikit-learn, SciPy, NumPy, Pandas, Matplotlib, and Seaborn.  

General domain of usage  
Machine learning

## Algoritmi di Clustering

Introduciamo brevemente alcuni dei principali algoritmi di clustering. Ci concentreremo su questi nel corso:
     

 



## Librerie Python per il Clustering 

Quando si lavora con il clustering in **Python**, si utilizzano spesso le seguenti librerie:

- **Scikit-learn:** una libreria completa per il machine learning. Scikit-learn offre implementazioni di molti algoritmi di clustering, tra cui K-means, Clustering Gerarchico, DBSCAN e GMM, oltre a strumenti per la pre-elaborazione dei dati, metriche di valutazione e altro;

- **SciPy:** una libreria per il calcolo scientifico e tecnico. SciPy include funzioni per il clustering gerarchico, il calcolo delle distanze e altre utilità utili nelle attività di clustering.

Esistono anche diverse **librerie ausiliarie** molto utili, come **NumPy** (per operazioni numeriche), **Pandas** (per il caricamento e la pre-elaborazione dei dati), **Matplotlib** e **Seaborn** (per la visualizzazione dei dati e dei risultati del clustering). Sebbene queste non siano librerie di clustering, supportano il flusso di lavoro complessivo.

Quale algoritmo di clustering è più adatto per rilevare cluster di forma arbitraria e identificare outlier?

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.

Algoritmi di Clustering e Librerie

Algoritmi di Clustering

Librerie Python per il Clustering

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