Summary  
This chapter demonstrates how to implement hierarchical clustering in Python by generating dummy data, computing linkage matrices with different methods (e.g. Ward, complete), visualizing the dendrogram, fitting an AgglomerativeClustering model, printing cluster labels, and visualizing the resulting clusters with scatter plots.  

General domain of usage  
Unsupervised data clustering for exploratory data analysis

Come di consueto, utilizzerai le seguenti librerie:
- `sklearn` per generare dati fittizi e implementare il clustering gerarchico (`AgglomerativeClustering`);

- `scipy` per generare e lavorare con il dendrogramma;

- `matplotlib` per visualizzare i cluster e il dendrogramma;

- `numpy` per operazioni numeriche.

## Generazione di dati fittizi

È possibile utilizzare la funzione `make_blobs()` di `scikit-learn` per generare dataset con **diverso numero di cluster** e **vari gradi di separazione**. Questo ti aiuterà a osservare come il clustering gerarchico si comporta in diversi scenari.

L'algoritmo generale è il seguente:

1.  Si istanzia l'oggetto `AgglomerativeClustering`, specificando il **metodo di collegamento** e altri parametri;

2.  Si adatta il modello ai dati;

3.  È possibile estrarre le **etichette dei cluster** se si decide un numero specifico di cluster;

4.  Si visualizzano i cluster (se i dati sono 2D o 3D) utilizzando **grafici a dispersione**;

5.  Si utilizza la funzione `linkage` di SciPy per creare la **matrice di collegamento** e successivamente il **dendrogramma** per visualizzare la struttura gerarchica.


È inoltre possibile sperimentare con **diversi metodi di collegamento** (ad esempio, single, complete, average, Ward) e osservare come influenzano i risultati del clustering e la struttura del dendrogramma.

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 su un Dataset Fittizio

Generazione di dati fittizi

Awesome!

Implementazione su un Dataset Fittizio

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