Il clustering è un potente metodo di machine learning che prevede il raggruppamento di punti di dati. Con un insieme di vari punti dati, gli scienziati dei dati possono utilizzare un algoritmo di clustering per classificare o classificare ogni punto dati in un particolare gruppo. Teoricamente, i punti dati presenti nello stesso gruppo contengono caratteristiche o proprietà simili. D’altra parte, i punti dati in gruppi separati contengono caratteristiche o proprietà altamente uniche.

Il clustering è un metodo di apprendimento non supervisionato ed è una tecnica popolare tra gli scienziati dei dati per ottenere l’analisi statistica dei dati in vari campi. Le persone utilizzano l’analisi del clustering nella scienza dei dati per ottenere approfondimenti critici. Essi analizzano i gruppi in cui ogni punto di dati rientra quando si applicano gli algoritmi di clustering. Siete nuovi agli algoritmi di clustering e volete imparare i loro “dentro e fuori”? Continuate a leggere questo articolo, che tratta tutto ciò che dovete sapere sui fondamenti degli algoritmi di clustering.

Significato del Clustering

Gli algoritmi di clustering sono essenziali per gli scienziati dei dati per scoprire i raggruppamenti innati tra i preset di dati non etichettati ed etichettati. Sorprendentemente, non ci sono criteri particolari per evidenziare un buon raggruppamento. Si riduce alle preferenze individuali, ai requisiti e a ciò che uno scienziato dei dati utilizza per soddisfare le sue esigenze.

Diciamo, ad esempio, che si potrebbe essere interessati a scoprire rappresentanti di gruppi omogenei (riduzione dei dati), in cluster naturali e a definirne le proprietà sconosciute. Alcune persone desiderano anche trovare oggetti di dati non ordinari e altri raggruppamenti adatti. In ogni caso, questo algoritmo fa diverse ipotesi che costituiscono delle similitudini tra i vari punti. Inoltre, ogni ipotesi crea nuovi ma ugualmente fondati cluster.

Metodi di raggruppamento

Metodi Gerarchici

I cluster creati in questa procedura creano una struttura ad albero che rappresenta la gerarchia. I nuovi cluster che appaiono sull’albero provengono da ciuffi formatisi in precedenza. Gli esperti li hanno divisi nelle seguenti categorie:

Agglomerativo

Approccio bottom up – Ogni punto dati è un singolo cluster e si fondono continuamente (agglomerato) fino a quando tutti si sono progressivamente fusi in un unico cluster. Questo processo è anche noto come HAC.

Divisivo

Approccio dall’alto verso il basso – Partendo da tutti i dati contenuti in un singolo cluster, che si dividono progressivamente fino a separare tutti i punti di dati.

Metodi basati sulla densità

I metodi basati sulla densità concepiscono i cluster come regioni più dense con alcune somiglianze e differenze rispetto alle regioni meno dense. Metodi come questi offrono un’eccellente precisione e possono combinare due cluster con facilità.

Metodi basati sulla griglia

I metodi basati sulla griglia formulano lo spazio dei dati in un numero limitato di celle formando una struttura che assomiglia ad una griglia regolare. Ogni operazione di clustering che avviene su queste griglie è indipendente e veloce.

Metodi di partizionamento

Le tecniche di partizionamento dividono gli oggetti, trasformandoli in k cluster. Ogni partizione crea un cluster. Gli scienziati dei dati utilizzano spesso questo metodo per ottimizzare le funzioni di somiglianza imparziale, in particolare quando la distanza è un parametro significativo.

Cos’è il K-Means Clustering?

K-Means è probabilmente l’algoritmo di clustering più riconosciuto. La maggior parte dei corsi di machine learning e di scienza dei dati, specialmente le lezioni introduttive, insegnano questo algoritmo. Capirlo è abbastanza facile, e implementarlo in codice è ancora più semplice. K-Means si distingue dagli altri algoritmi per la sua rapidità. La maggior parte di noi calcola le distanze tra i centri di gruppo e i punti con calcoli minimi. Quindi, la complessità è spesso lineare O{n).

Esempi reali di usi dell’algoritmo di clustering

L’algoritmo di clustering è stato rivoluzionario nel mondo della scienza dei dati. Numerosi campi lo stanno utilizzando e stanno ottenendo risultati eccellenti. Di seguito sono riportati alcuni esempi reali che dimostrano l’utilità di questo algoritmo.

Riconoscere le notizie false

Le notizie false non sono una novità, ma sono più diffuse rispetto a dieci anni fa. Le innovazioni tecnologiche sono per lo più responsabili della creazione e della distribuzione di storie non autentiche su varie piattaforme online. Due studenti dell’Università della California hanno utilizzato algoritmi di clustering per riconoscere le notizie false.

L’algoritmo ha ottenuto contenuti da vari articoli di notizie ed ha esaminato le loro parole. I cluster aiutano l’algoritmo a identificare i pezzi autentici e insinceri. Gli studenti di informatica hanno imparato che gli articoli di click-bait utilizzavano un vocabolario sensazionalizzato. Ciò indicava che la maggior parte degli articoli che utilizzavano il sensazionalismo non erano autentici.

Vendite e marketing

Le grandi aziende si concentrano sul targeting e sulla personalizzazione dei loro prodotti. Lo fanno analizzando le caratteristiche particolari delle persone e condividendo programmi per attirarle. Si tratta di un metodo collaudato che aiuta le organizzazioni a rivolgersi a un pubblico specifico. Sfortunatamente, alcune aziende non hanno successo nelle loro attività di vendita e di marketing.
È necessario rivolgersi correttamente alle persone per ottenere il massimo dal proprio investimento. Rischiate perdite significative e la sfiducia dei clienti non analizzando ciò che il vostro pubblico vuole. Gli algoritmi di clustering possono raggruppare individui con caratteristiche simili e analizzare se acquisteranno il vostro prodotto. La creazione di gruppi può aiutare le aziende ad eseguire dei test per determinare cosa devono fare per migliorare le loro vendite.

Sport di fantasia

Sareste sorpresi di vedere quanto siano utili gli algoritmi di clustering per il fantacalcio e vari altri sport digitali. Spesso le persone hanno difficoltà a determinare chi aggiungere alla loro squadra. La scelta di giocatori ad alte prestazioni, soprattutto nella prima parte della stagione, è piuttosto complicata. Perché? Perché non si conosce la forma attuale dell’atleta. Con pochi o nessun dato sulle prestazioni a disposizione, si può approfittare di un apprendimento non supervisionato.

Potrebbe aiutarvi a scoprire giocatori simili utilizzando alcuni dei loro attributi. K significa che il clustering è particolarmente utile in queste situazioni, dandovi il meglio di voi stessi all’inizio del campionato.

Identificare l’attività criminale

Mentre gli algoritmi di clustering possono aiutare in varie attività criminali, concentriamoci sul comportamento fraudolento di un tassista. Diciamo che si vuole scoprire se il tassista sta mentendo sulla distanza percorsa al giorno. Come si fa a capire se sta mentendo o se sta dicendo la verità?

Il clustering può aiutarvi ad analizzare i log del GPS e a creare un gruppo di comportamenti identici, studiando le caratteristiche del gruppo e classificando i comportamenti fraudolenti e quelli genuini.

Filtri anti-spam

Le nostre caselle di posta elettronica contengono cartelle di posta indesiderata con numerosi messaggi identificati come spam. Molti corsi di machine learning utilizzano il filtro antispam per mostrare il clustering e l’apprendimento non supervisionato. Le e-mail di spam sono probabilmente la parte più fastidiosa delle tecniche di marketing. Alcune persone le utilizzano anche per il phishing dei dati personali di altri.

Le aziende impediscono queste e-mail utilizzando algoritmi per identificare gli spam e segnalarli. K significa che i metodi di clustering sono stati piuttosto efficaci nell’identificare gli spam. Guardano varie parti dell’email, come il contenuto, il mittente e l’intestazione, per determinare se sono spazzatura. Migliora la precisione di dieci volte e protegge le persone dal phishing e da altri crimini digitali.

Pensieri finali

In sintesi, il clustering rimane per lo più costante e si applica a numerosi scenari. È possibile fare previsioni comportamentali accurate utilizzando questo versatile algoritmo. Una volta sviluppata una solida base di dati raggruppati, le opportunità saranno infinite.