Cosa significa raggruppamento?

Il clustering è l'organizzazione dei punti dati in cluster, in cui i punti dati in un cluster sono più simili tra loro rispetto ai punti dati in altri cluster. L'idea generale alla base del clustering è che elementi di dati simili dovrebbero essere raggruppati insieme. Il clustering dei dati è un apprendimento non supervisionato, il che significa che non richiede dati etichettati.

Il clustering può essere utile per comprendere la struttura di un set di dati, trovare somiglianze tra elementi di dati, identificare valori anomali e ridurre la dimensionalità dei dati. È comunemente utilizzato in varie aree come l'apprendimento automatico, il data mining, la bioinformatica e l'elaborazione delle immagini.

Passaggi:

1. Preparazione dei dati

2. Selezionare una misura di distanza

3. Scelta del numero di cluster

4. Raggruppamento

5. Valutazione del clustering

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