Summary  
This chapter introduces soft clustering through Gaussian mixture models, assigning probabilistic memberships and using flexible, elliptical boundaries to handle overlapping or non-linear clusters while addressing the limitations of K-means and DBSCAN.

General domain of usage  
Customer segmentation

## Clustering Soft

Il **clustering soft** assegna **probabilità** di appartenenza a ciascun cluster invece di forzare ogni punto dati in un solo gruppo. Questo approccio è particolarmente utile quando i **cluster si sovrappongono** o quando i punti dati si trovano vicino al **confine** di più cluster. È ampiamente utilizzato in applicazioni come la **segmentazione della clientela**, dove gli individui possono mostrare comportamenti appartenenti contemporaneamente a più gruppi.

## Problemi con K-Means e DBSCAN

Gli algoritmi di clustering come **K-means** e **DBSCAN** sono potenti ma presentano delle limitazioni: 

Entrambi gli algoritmi incontrano difficoltà con dati ad alta dimensionalità e cluster sovrapposti. Queste limitazioni evidenziano la necessità di approcci flessibili come i **modelli di miscela gaussiana**, che gestiscono in modo più efficace distribuzioni di dati complesse.
Ad esempio, considera questo tipo di dati:

Qual è la principale caratteristica del clustering soft che lo distingue dai metodi di clustering rigido come K-means?

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.

Enunciato del Problema

Clustering Soft

Problemi con K-Means e DBSCAN

Enunciato del Problema

Clustering Soft

Problemi con K-Means e DBSCAN