Summary  
This chapter covers applying Gaussian mixture models to perform unsupervised clustering, including exploratory data analysis, feature scaling, model training, probabilistic prediction, label mapping, and evaluation.

General domain of usage  
Flower species identification

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 **EDA** di base 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 di specie effettive presenti nel dataset. Sebbene il GMM non utilizzi le etichette durante l'addestramento, i cluster corrispondevano strettamente ai veri gruppi di specie, 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. 

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.

Implementazione di GMM su Dati Reali

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Implementazione di GMM su Dati Reali