Summary  
This chapter explains various linkage methods for hierarchical clustering, detailing how to compute distances between clusters using single, complete, average, centroid, and Ward linkages.

General domain of usage  
Machine learning

**I metodi di collegamento** determinano come misurare la distanza tra i cluster durante la costruzione progressiva dei cluster. Collegamenti diversi generano **forme di cluster differenti**.

Quale metodo di collegamento è noto per creare cluster lunghi e concatenati ed è il più sensibile al rumore?

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.