Summary  
This chapter explains how classification and clustering differ in their learning types, input data labels, goals, and outputs, with classification assigning known labels to data points and clustering discovering groupings in unlabeled data.

General domain of usage  
Spam detection

**Clustering** e **classificazione** sono tecniche di machine learning differenti con obiettivi distinti.

La **classificazione** consiste nell'assegnare elementi a categorie note (come smistare la posta in caselle pre-etichettate). Il **clustering**, invece, riguarda la scoperta di categorie (come individuare gruppi in posta non ordinata).

La classificazione viene comunemente utilizzata in **rilevamento dello spam** o **riconoscimento delle immagini**, dove le categorie sono predefinite. Al contrario, il clustering viene impiegato in scenari come la **segmentazione dei clienti** o la **scoperta di argomenti in una raccolta di documenti**, dove l'obiettivo è rivelare pattern nascosti o raggruppamenti.

In sintesi, la classificazione serve a prevedere **categorie note**, mentre il clustering aiuta a scoprire **raggruppamenti sconosciuti**. La scelta tra le due dipende dalla natura dei dati e dal problema da risolvere.

Quale delle seguenti affermazioni evidenzia meglio la differenza tra classificazione e clustering?

Esplora la potenza dei pattern nascosti con l'apprendimento non supervisionato. Apprendi i più influenti algoritmi di clustering, tra cui K-Means, Clustering Gerarchico, DBSCAN e Modelli di Mixture Gaussiana. Impara a valutare la qualità dei cluster utilizzando WSS e punteggi Silhouette, gestire diverse misure di distanza e implementare soluzioni robuste su dataset reali. Sviluppa le competenze per segmentare i clienti e scoprire strutture in dati non etichettati utilizzando Scikit-learn.

Clustering vs Classificazione

Clustering vs Classificazione