Summary  
This chapter demonstrates how to implement and train a Gaussian mixture model for probabilistic clustering, including data preprocessing with scaling, fitting the model to feature data, assigning cluster labels, and evaluating cluster assignments against known categories.

General domain of usage  
Unsupervised machine learning (clustering)

Per comprendere come i **modelli di miscela gaussiana (GMM)** si comportano su dati reali, li applichiamo al noto **dataset Iris**, che contiene misurazioni di specie floreali. L'algoritmo è il seguente:  
  

1.  **Analisi esplorativa dei dati (EDA)**: prima di applicare il GMM, è stata eseguita una semplice **EDA** sul dataset Iris per comprenderne la struttura; 
2.  **Addestramento del GMM**: dopo l'EDA, il GMM è stato implementato per raggruppare il dataset in gruppi. Poiché il dataset Iris contiene tre specie, il numero di cluster è stato predefinito a **3**. Durante l'addestramento, il modello ha identificato i cluster in base alla probabilità che ogni punto dati appartenesse a una distribuzione gaussiana; 
3.  **Risultati**: il modello ha raggruppato efficacemente i dati in cluster. Alcuni punti sono stati assegnati a regioni sovrapposte con pesi probabilistici, dimostrando la capacità del GMM di gestire dati reali con confini sottili; 
4.  **Confronto dei cluster con le etichette reali**: per valutare le prestazioni del modello, i cluster del GMM sono stati confrontati con le etichette delle specie effettive presenti nel dataset. Sebbene il GMM non utilizzi le etichette durante l'addestramento, i cluster corrispondevano strettamente ai gruppi di specie reali, mostrando l'efficacia nell'apprendimento non supervisionato.


Questa implementazione evidenzia come i GMM possano modellare dataset reali complessi, rendendoli strumenti versatili per attività di clustering.

Acquisire una solida comprensione dell'analisi dei cluster, una tecnica chiave di apprendimento non supervisionato per individuare schemi in dati non etichettati. Esplorare i fondamenti di K-Means, Clustering Gerarchico, DBSCAN e GMM, con esperienza pratica su dataset reali per sviluppare sicurezza 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 di GMM su Dati Reali

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Implementazione di GMM su Dati Reali