Gli oggetti di dati di un dato insieme possono essere classificati in classi omogenee mediante il clustering.

Clustering o "analisi dei cluster" è il termine che indica una categoria di algoritmi di apprendimento automatico che ordinano i dati in gruppi simili.

Questi gruppi sono noti come cluster e sono determinati dalla valutazione da parte dell'algoritmo di quanto i singoli pezzi di dati siano simili tra loro. L'algoritmo raggruppa quindi queste parti in base alla loro somiglianza.

Il clustering è una tecnica di apprendimento automatico che può essere utilizzata per raggruppare dati simili in base alla loro somiglianza. Essendo un algoritmo non supervisionato, il clustering non richiede alcuna conoscenza preliminare dei dati e lavora esclusivamente con le somiglianze all'interno dei dati stessi.

L'applicazione degli algoritmi di clustering è molto diffusa e viene utilizzata per molti scopi diversi, dal raggruppamento di clienti o prodotti al riconoscimento di outlier nel settore bancario o all'utilizzo come filtro antispam. In questo articolo, iniziamo con una definizione di clustering prima di introdurre i diversi metodi e algoritmi.

Il clustering è un modo per organizzare i dati in gruppi. Si tratta di cercare le somiglianze nei dati, come l'età o il sesso, e di identificare gruppi il più possibile omogenei. Ciò significa che i membri di ciascun gruppo sono simili in qualche modo, ad esempio che tutti i giovani uomini fanno parte di questo gruppo.

Il clustering funziona senza alcuna conoscenza preliminare di quali voci siano simili, ma calcola queste somiglianze basandosi esclusivamente sui dati stessi. Questo lo rende un ottimo metodo per creare segmenti o gruppi senza conoscenze esistenti e poi ricavare conoscenze da questi segmenti.

Il clustering è una tecnica di data mining utilizzata per raggruppare elementi simili sulla base di una misura di somiglianza. Vengono individuati gruppi di dati più simili tra loro rispetto ad altri gruppi.

Gli obiettivi dell'applicazione del clustering sono molteplici. La prima categoria mira a combinare punti di dati simili e quindi a ridurre la complessità. L'altra categoria cerca di identificare i punti di dati che non appartengono a un grande gruppo e che quindi hanno caratteristiche particolari. Questa categoria è nota come rilevamento degli outlier. In entrambe le categorie, l'obiettivo è identificare gruppi simili per poter intervenire in modo appropriato.

Sono molte le aree in cui questa intuizione può essere applicata. Che si tratti di clustering di clienti, clustering di prodotti, rilevamento di frodi o filtro antispam, il clustering è un approccio molto versatile nel campo dell'apprendimento automatico e della scienza dei dati.