Clustering

Capire la Data Science

Lis Sulmont

Curriculum Manager, DataCamp

Cos’è il clustering?

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  • Dividi i dati in categorie
  • Casi d’uso
    • Segmentazione clienti
    • Segmentazione immagini
    • Rilevamento anomalie
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Machine learning supervisionato

 

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Machine learning non supervisionato

 

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Case study: scoprire nuove specie

$$ Due fiori

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Definire le feature

  • Colori dei fiori
  • Lunghezza e larghezza dei petali
  • Lunghezza e larghezza dei sepali
  • Numero di petali

Fiori con feature evidenziate

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Definire il numero di cluster

Dati di osservazioni di fiori

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Confrontare il numero di cluster

Due cluster:

Due cluster

Tre cluster:

Tre cluster

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Confrontare il numero di cluster

Quattro cluster:

Quattro cluster

Otto cluster:

Otto cluster

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Confrontare il numero di cluster

  • Sta a te decidere il numero finale di cluster
  • Usa la conoscenza del dominio per decidere
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Ripasso: clustering

Definizione

  • Dividere un dataset senza etichette in categorie

Passi

  • Selezionare le feature
  • Selezionare il numero di cluster
  • Usare i cluster per risolvere problemi
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Passiamo alla pratica!

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