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Clustering

Il clustering è la tecnica di apprendimento non supervisionato che raggruppa un insieme di osservazioni in sottoinsiemi, detti cluster, in modo che gli elementi dello stesso gruppo siano più simili tra loro rispetto a quelli di gruppi diversi. Non esistono etichette da imparare: l'algoritmo deve scoprire da solo una struttura di somiglianza nascosta nei dati.

Definizione

Come funziona

La somiglianza si misura di solito con una distanza matematica, la distanza euclidea è la più comune, calcolata sulle caratteristiche numeriche di ciascuna osservazione. Esistono famiglie diverse di algoritmi: quelli basati su centroidi come k-means, quelli gerarchici che costruiscono un albero di raggruppamenti successivi, e quelli basati sulla densità come DBSCAN, capaci di trovare cluster di forma irregolare e di isolare i punti che non appartengono a nessun gruppo.

Applicazioni

Nell'AI applicata il clustering segmenta la clientela per campagne di marketing mirate, raggruppa documenti o articoli simili per organizzare grandi archivi, individua comunità in una rete sociale, comprime dataset raggruppando osservazioni ridondanti e, nella computer vision, aiuta a organizzare immagini simili senza etichette manuali. È spesso il primo passo esplorativo quando si affronta un dataset nuovo e non ancora compreso a fondo.

Storia ed etimologia

Il termine cluster, grappolo o ammasso in inglese, entra nel vocabolario statistico a metà Novecento quando i ricercatori iniziarono a formalizzare metodi per raggruppare oggetti simili in tassonomia, psicologia e biologia. L'espressione cluster analysis compare nella letteratura scientifica già negli anni '30 e si diffonde ampiamente negli anni '60 con la crescita della statistica multivariata computazionale, ben prima che diventasse uno strumento standard del machine learning.

Come si usa in Grace

Le leghe settimanali di Grace raggruppano utenti con livelli di competenza simili in fasce omogenee, un principio che ricorda da vicino il clustering: elementi affini riuniti nello stesso gruppo per una competizione equilibrata.

Termini correlati

• K-means
• Apprendimento non supervisionato
• Outlier (Valore anomalo)
• PCA (Analisi delle componenti principali)
• Feature engineering

Altri termini in Fondamenti AI

• LLM (Large Language Model)
• Token
• Context Window
• Temperature
• Allucinazione (AI Hallucination)
• Fine-tuning
• RAG (Retrieval Augmented Generation)
• Embedding

Mettilo alla prova

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