Il clustering è un processo essenziale per diverse organizzazioni in quanto assiste in numerose attività e compiti. Supponiamo che tu faccia parte del team di analisi di ricerca di un’azienda. Avete bisogno di capire come i potenziali clienti reagiscono al prodotto e ai servizi che fornite. Ma questo richiede dati preziosi che aiutano a capire il comportamento dei clienti. Questi dati vi aiuteranno a fornire un’esperienza migliore e a raggiungere gli obiettivi aziendali. È qui che il concetto di clustering diventa essenziale.

Cos’è il clustering nel Machine Learning

Il clustering aiuta a organizzare i dati in diversi gruppi, a seconda delle caratteristiche. Si determinano queste caratteristiche in base ai punti dati del gruppo. Supponiamo che vogliate categorizzare tutti i tipi di gatti in diversi gruppi, a seconda della loro specie. In questo caso, dividerete i diversi tipi in vari segmenti come lo snowshoe, il persiano, il bobtail giapponese e il siamese. In questo modo, è possibile analizzare chiaramente i tipi di gatti sotto diverse segmentazioni.
Questa condizione si applica anche a vari problemi di apprendimento automatico. Potete dividere i problemi in categorie uniche, a seconda delle somiglianze. Fornirete dati all’algoritmo di apprendimento automatico, rendendolo un’opzione di apprendimento non supervisionato. E’ importante ricordare la necessità di fornire dati accurati in quanto gli algoritmi di clustering raggruppano i nuovi dati a seconda dei requisiti forniti.

Cosa sono gli algoritmi di clustering?

Il clustering è una tecnica di apprendimento automatico non supervisionato. Gli scienziati dei dati si riferiscono a questa tecnica anche come analisi dei cluster, poiché comporta un metodo e un meccanismo di lavoro simile. Quando si utilizzano gli algoritmi di clustering per la prima volta, è necessario fornire grandi quantità di dati come input. Questi dati non includeranno alcuna etichetta. Questo potenzierà l’algoritmo e creerà diversi gruppi.
Questi gruppi saranno cluster di dati, allineati secondo le somiglianze. Il cluster include tutti i punti di dati che condividono una somiglianza nelle loro caratteristiche o proprietà. Si relazionano tra loro in un modo o nell’altro. Puoi usare il clustering per scoprire modelli, ingegneria e forme. Quando si genera una visione dei dati, usare il clustering come processo iniziale.

Categorie di cluster

Ci sono due categorie principali di clustering. Queste sono:

– Hard Clustering

Nell’hard clustering, i dati rientrano in un singolo cluster. Ciò significa che non possono condividere un gruppo con nessun’altra categoria, tranne una. Questo dipenderà dalle priorità delle caratteristiche.

– Clustering morbido

D’altra parte, è possibile che i dati siano soggetti a soft clustering. Questo significa che rientrano in uno o più cluster. In parole semplici, i dati possono condividere due o più posizioni e cadere sotto diversi gruppi.

I migliori algoritmi di clustering

1.K Means Clustering Algoritmo

K means clustering è un algoritmo comune tra gli scienziati dei dati. Si tratta di un tipo di algoritmo basato sul centroide con proprietà semplici e dirette. Inoltre, questo è un algoritmo di apprendimento non supervisionato. Con questo algoritmo, è possibile minimizzare la varianza del punto dati nel cluster. Molte persone che iniziano l’apprendimento automatico non supervisionato iniziano con gli algoritmi di clustering K means.
Troverete i migliori risultati con questi algoritmi di clustering, contenenti piccoli set di dati. Questo perché questo algoritmo ripete tutti i punti di dati. Indica che se hai un’enorme quantità di dati, avrai bisogno di più tempo per clusterizzarli tutti.

2.Clustering basato sulla densità

In questo metodo, gli algoritmi di clustering richiedono la densità dei dati per creare cluster che rappresentano lo spazio dei dati. Quando lo spazio o la regione diventa denso, quella regione diventa un cluster. Ci si riferirà alla regione con meno densità o con dati minimi come outlier o rumore. Troverete la forma arbitraria dei dati dovuta al metodo di questo cluster.

3. Clustering gerarchico

I gruppi di clustering gerarchico sono i cluster a seconda della distanza da un dato all’altro. Questi cluster hanno vari tipi:
– Agglomerativo
In questo metodo di clustering, un punto di dati che agisce come cluster attirerà altri punti di dati simili diventando cluster.
– Divisivo
D’altra parte, il metodo divisivo considererà tutti i punti dati come un unico cluster e poi separerà ogni punto dati creando nuovi cluster. Questo metodo è opposto a quello agglomerativo e funziona collegando i cluster esistenti, creando una matrice di distanza e unendoli insieme. È possibile rappresentare i cluster di punti dati con l’aiuto di un denogramma.

4. Clustering fuzzy

In questo metodo, l’allineamento dei punti dati non è decisivo. Nel clustering Fuzzy, un punto dati può collegarsi a più di un cluster. Il risultato del cluster è la probabilità che il punto dati si raggruppi in un gruppo. Il meccanismo di funzionamento del metodo di clustering è simile al clustering K means. Tuttavia, i parametri che comportano il calcolo sono diversi.

Quando avrete bisogno della tecnica di clustering?

Userete i metodi di clustering quando avrete diversi set di dati non etichettati. Inizialmente, userete un algoritmo di apprendimento non supervisionato. Potete scegliere tra numerose tecniche non supervisionate. Alcune di queste tecniche sono il reinforcement learning, le reti neurali e il clustering. È necessario scegliere gli algoritmi di clustering a seconda dei dati da clusterizzare.
Mentre si cerca di rilevare le anomalie, è possibile utilizzare il clustering e identificare gli outlier dei dati. È possibile clusterizzare non solo i dati in diversi gruppi, ma anche misurarne i confini. Se non siete in grado di decidere quali algoritmi di clustering funzioneranno, iniziate a usare il clustering K means e scoprite nuovi modelli.

Conclusione

Gli algoritmi di clustering ti aiutano a imparare nuove cose usando vecchi dati. Potete trovare soluzioni a numerosi problemi raggruppando i dati in modi diversi. In questo modo, si trovano nuove soluzioni a problemi esistenti.
La parte migliore del clustering dei dati nell’apprendimento non supervisionato è che deriva i risultati nei problemi di apprendimento supervisionato. Potete usare la tecnica di clustering per risolvere qualsiasi problema di apprendimento automatico non supervisionato. Potete scegliere diversi cluster come nuove caratteristiche e utilizzarli per un nuovo set di dati. Il risultato sarà sorprendente se si continua a lavorare per migliorare la precisione.