Summary  
This chapter explains the K-means clustering algorithm, which partitions data into a predefined number of clusters by iteratively assigning data points to the nearest centroid and updating centroids to minimize within-cluster distances.

General domain of usage  
Customer segmentation

Tra gli algoritmi di clustering, **K-means** è un metodo ampiamente diffuso ed efficace. Suddivide i dati in K cluster distinti, dove K è un **numero predefinito**.

L'obiettivo di K-means è **minimizzare le distanze all'interno dei cluster** e **massimizzare le distanze tra i cluster**. Questo crea gruppi internamente simili ed esternamente distinti. **K-means** trova numerose applicazioni, tra cui:

-   **Segmentazione dei clienti**: raggruppamento dei clienti per il marketing mirato;

-   **Clustering di documenti**: organizzazione dei documenti per argomento;

-   **Segmentazione delle immagini**: suddivisione delle immagini per il riconoscimento degli oggetti;

-   **Rilevamento di anomalie**: identificazione di punti dati insoliti.

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.

Che cos'è il clustering K-means?

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Che cos'è il clustering K-means?