Clustering

Comprendere la Data Science

Lis Sulmont

Curriculum Manager, DataCamp

Cos’è il clustering?

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  • Dividere i dati in categorie
  • Casi d'uso
    • Segmentazione dei clienti
    • Segmentazione delle immagini
    • Rilevamento delle anomalie
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Machine Learning supervisionato

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Machine Learning non supervisionato

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Caso di studio: scoperta di nuove specie

$$ Two flowers

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Definire le caratteristiche

  • Colori dei fiori
  • Lunghezza e larghezza del petalo
  • Lunghezza e larghezza del sepalo
  • Numero di petali

Flowers with features outlined

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Definire il numero di cluster

Flower observation data

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Confrontare il numero di cluster

Due cluster:

Two clusters

Tre cluster:

Three clusters

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Confrontare il numero di cluster

Quattro cluster:

Four clusters

Otto cluster:

Eight clusters

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Confrontare il numero di cluster

  • Sta a te decidere il numero definitivo di cluster
  • Usa la conoscenza del dominio per prendere una decisione
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Riepilogo del clustering

Definizione

  • Dividi il dataset non etichettato in diverse categorie

Step

  • Seleziona le caratteristiche
  • Seleziona il numero di cluster
  • Usa i cluster per risolvere problemi
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Esercitiamoci!

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