Implementazione su Dataset Fittizio
Ora seguirai un esempio pratico di applicazione del clustering K-means. Per questo utilizzerai un dataset fittizio. I dataset fittizi sono insiemi di dati generati artificialmente, spesso utilizzati a scopo dimostrativo e didattico. Consentono di controllare le caratteristiche dei dati e osservare chiaramente come si comportano algoritmi come K-means.
Dataset Fittizio
Per questa dimostrazione, creeremo un dataset fittizio utilizzando la funzione make_blobs()
. Questa funzione è eccellente per generare gruppi di punti dati in modo visivamente chiaro e controllabile. Genereremo dati con le seguenti caratteristiche:
-
Numero di campioni: creeremo un dataset con
300
punti dati; -
Numero di centri: imposteremo il numero di veri cluster a
4
. Questo significa che i dati fittizi sono progettati per avere quattro gruppi distinti; -
Deviazione standard del cluster: controlleremo la dispersione dei punti dati all'interno di ciascun cluster, impostandola a
0.60
per cluster relativamente compatti; -
Random state: utilizzeremo un valore fisso di
random_state
per la riproducibilità, garantendo che la generazione dei dati sia coerente ad ogni esecuzione del codice.
X, y_true = make_blobs(n_samples=300,
centers=4,
cluster_std=0.60,
random_state=0)
Implementazione di K-Means
Con questi dati fittizi creati, applicheremo quindi l'algoritmo K-means. Esploreremo come K-means tenta di partizionare questi dati in cluster sulla base dei principi appresi nei capitoli precedenti.
K-means può essere inizializzato e addestrato come segue in Python:
kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=42)
kmeans.fit(X)
Per determinare il numero ottimale di cluster per questi dati, utilizzeremo i metodi discussi nei capitoli precedenti:
-
Metodo WSS: calcoleremo la Within-Sum-of-Squares per diversi valori di K e analizzeremo il grafico del gomito per identificare un possibile valore ottimale di K;
-
Metodo del Silhouette score: calcoleremo il Silhouette Score per diversi valori di K ed esamineremo il grafico delle silhouette e i punteggi medi per trovare il valore di K che massimizza la qualità dei cluster.
Infine, le visualizzazioni avranno un ruolo cruciale nella nostra implementazione. Visualizzeremo:
-
I dati fittizi stessi, per osservare la struttura intrinseca dei cluster;
-
Il grafico WSS, per identificare il punto di gomito;
-
Il grafico delle silhouette, per valutare la qualità dei cluster per diversi valori di K;
-
I cluster finali di K-means sovrapposti ai dati fittizi, per verificare visivamente i risultati del clustering e il valore ottimale di K scelto.
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Dataset Fittizio
Per questa dimostrazione, creeremo un dataset fittizio utilizzando la funzione make_blobs()
. Questa funzione è eccellente per generare gruppi di punti dati in modo visivamente chiaro e controllabile. Genereremo dati con le seguenti caratteristiche:
-
Numero di campioni: creeremo un dataset con
300
punti dati; -
Numero di centri: imposteremo il numero di veri cluster a
4
. Questo significa che i dati fittizi sono progettati per avere quattro gruppi distinti; -
Deviazione standard del cluster: controlleremo la dispersione dei punti dati all'interno di ciascun cluster, impostandola a
0.60
per cluster relativamente compatti; -
Random state: utilizzeremo un valore fisso di
random_state
per la riproducibilità, garantendo che la generazione dei dati sia coerente ad ogni esecuzione del codice.
X, y_true = make_blobs(n_samples=300,
centers=4,
cluster_std=0.60,
random_state=0)
Implementazione di K-Means
Con questi dati fittizi creati, applicheremo quindi l'algoritmo K-means. Esploreremo come K-means tenta di partizionare questi dati in cluster sulla base dei principi appresi nei capitoli precedenti.
K-means può essere inizializzato e addestrato come segue in Python:
kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=42)
kmeans.fit(X)
Per determinare il numero ottimale di cluster per questi dati, utilizzeremo i metodi discussi nei capitoli precedenti:
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Metodo WSS: calcoleremo la Within-Sum-of-Squares per diversi valori di K e analizzeremo il grafico del gomito per identificare un possibile valore ottimale di K;
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Metodo del Silhouette score: calcoleremo il Silhouette Score per diversi valori di K ed esamineremo il grafico delle silhouette e i punteggi medi per trovare il valore di K che massimizza la qualità dei cluster.
Infine, le visualizzazioni avranno un ruolo cruciale nella nostra implementazione. Visualizzeremo:
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I dati fittizi stessi, per osservare la struttura intrinseca dei cluster;
-
Il grafico WSS, per identificare il punto di gomito;
-
Il grafico delle silhouette, per valutare la qualità dei cluster per diversi valori di K;
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I cluster finali di K-means sovrapposti ai dati fittizi, per verificare visivamente i risultati del clustering e il valore ottimale di K scelto.
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