Analisi di Raggruppamento in Dati

<p>Err =∑ ∑ d(p, mi) (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Deve essere specificato il valore di k in anticipo (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Le istanze nel cluster sono simili tra loro. (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Cluster con forme non convesse (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Identificare gruppi distinti di clienti nel marketing. (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Ricalcolare i nuovi centri dei cluster (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Le istanze sono raggruppate in base a somiglianze. (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Distorce la posizione dei centri dei cluster (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Quando non ci sono cambiamenti nell'assegnazione degli oggetti (D)</p> Signup and view all the answers

<p>È relativamente efficiente (A)</p> Signup and view all the answers

<p>L'algoritmo utilizzato per implementare l'analisi. (A)</p> Signup and view all the answers

<p>I punti iniziali dei cluster (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Eliminare gli outlier. (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Non è applicabile se non è possibile definire il centro (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Alta somiglianza tra istanze dello stesso cluster. (A)</p> Signup and view all the answers

<p>O(tnk) con n = numero di oggetti (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Utilizzare annealing simulato (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Identificazione di modelli di regressione. (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Richiede definizioni chiare di centro per ogni cluster (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Algoritmi genetici (D)</p> Signup and view all the answers

<p>$d(jack, mary) = \frac{0 + 1}{2 + 0 + 1}$ (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Trasformazione in attributi continui (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Numero di attributi corrispondenti (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Tramite la relazione di ordinamento (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Un valore compreso tra 0 e 1 (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Scegliere il metodo più adatto per ciascun tipo di variabile (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Può essere calcolata con metodi di matching (A)</p> Signup and view all the answers

<p>$d(i, j) = \frac{p - m}{p}$ (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Forniscono una struttura ad albero per organizzare i cluster. (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Espandono cluster minimi sulla base della densità nelle vicinanze. (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Tecniche di rilocazione iterativa. (A)</p> Signup and view all the answers

<p>I pesi degli attributi nel calcolo sono soggettivi. (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Richiedono un numero fisso di cluster a priori. (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Utilizza vincoli spaziali e raggruppamento semi-supervisionato. (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Minimizzazione delle distanze intra-cluster. (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Il loro obiettivo è trovare la miglior disposizione dei cluster che soddisfi il modello. (D)</p> Signup and view all the answers

<p>T = ∑ C jih (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Il numero di istanze (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Cjih = d(j, h) - d(j, i) (D)</p> Signup and view all the answers

<p>j rimane assegnato ad un altro medoide (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Un punto di riferimento per un gruppo di istanze (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Minimizzare l'errore tra le istanze e i medoidi (A)</p> Signup and view all the answers

Un gruppo di istanze che sono simili tra loro, con alta somiglianza intra-classe e bassa somiglianza inter-classe.

Processo di raggruppamento di istanze in cluster, basato su somiglianze e differenze tra esse.

L'analisi di raggruppamento è un tipo di apprendimento non supervisionato.

La qualità dell'analisi di raggruppamento dipende dalla scelta dell'algoritmo e della metrica per la misurazione della somiglianza.

L'analisi di raggruppamento può essere utilizzata come metodo autonomo, come fase preliminare per altre analisi o come componente integrato di algoritmi.

Tra le applicazioni dell'analisi di raggruppamento, nell'ambito del marketing, questa tecnica aiuta a identificare gruppi di clienti con comportamenti di acquisto simili, detta segmentazione.

Nell'ambito assicurativo, l'analisi di raggruppamento può identificare gruppi di assicurati con notevoli richieste di rimborso.

L'analisi di raggruppamento può essere utilizzata per analizzare i dati sismici, trovando agglomerati di epicentri di terremoti lungo le faglie continentali.

La distanza tra due istanze viene calcolata considerando solo gli attributi asimmetrici. Per ogni attributo, se il valore è uguale in entrambe le istanze, la distanza è 0; se il valore è diverso, la distanza è 1.

In questo metodo, il numero di attributi che corrispondono tra due istanze viene confrontato con il numero totale di attributi. La distanza è data da (numero di attributi diversi) / (numero totale di attributi).

La trasformazione di un attributo nominale con N valori possibili in N variabili binarie asimmetriche. Ogni variabile binaria è impostata su 1 se l'attributo nominale corrisponde al valore specifico, altrimenti è 0.

Metodo per calcolare la distanza tra due istanze con attributi ordinali. Si assegna un valore numerico a ciascun attributo ordinale in base alla sua posizione nell'ordine. La distanza viene quindi calcolata utilizzando i metodi per attributi di tipo intervallo.

Si riferisce alla situazione in cui un'istanza contiene attributi di diversi tipi (ad esempio, numerici, categoriali, ordinali).

Il calcolo della dissimilarità tra due istanze è ottenuto combinando diversi metodi, ma non esiste un metodo universale. La scelta dei metodi e dei pesi da assegnare a ciascun attributo è soggettiva e dipende dal problema specifico.

Raggruppa gli elementi in base alla loro somiglianza, suddividendoli in gruppi (cluster) con caratteristiche simili.

Suddividono l'insieme di dati in k gruppi, cercando di massimizzare la qualità del raggruppamento in base alle distanze tra i gruppi.

Creano una struttura gerarchica di cluster, partendo da cluster piccoli che si fondono o da un grande cluster che si divide in sotto-cluster.

Utilizzano il concetto di densità per raggruppare elementi, ovvero la concentrazione di elementi in una determinata area.

Discretizzano i valori di input in una griglia e operano solo su questa griglia per creare i cluster.

Sfruttano modelli specifici per determinare la disposizione dei cluster, cercando di trovare la miglior disposizione che soddisfi il modello.

Si applicano a dati con un alto numero di dimensioni e tengono conto di vincoli spaziali o informazioni semi-supervisionate. Spesso integrano diversi schemi di base.

L'algoritmo k-means è un algoritmo di clustering che suddivide un insieme di dati in k cluster. L'algoritmo funziona assegnando ogni punto dati al cluster con il centroide più vicino. I centroidi vengono quindi aggiornati come la media di tutti i punti dati assegnati a quel cluster. Questo processo viene ripetuto fino a quando i centroidi non cambiano più.

Un'iterazione dell'algoritmo k-means è un passaggio completo della fase di assegnazione e della fase di aggiornamento. Nella fase di assegnazione, ciascun punto dati viene assegnato al cluster più vicino. Nella fase di aggiornamento, i centroidi di ciascun cluster vengono aggiornati come la media di tutti i punti dati in quel cluster.

Il centroide di un cluster è il punto medio di tutti i punti dati assegnati a quel cluster. Il centroide è il punto centrale del cluster.

La complessità computazionale di un algoritmo è una misura del numero di operazioni che l'algoritmo deve eseguire per risolvere un problema. La complessità temporale di un algoritmo è il numero di operazioni che l'algoritmo deve eseguire per risolvere un problema di dimensione n.

Un ottimo globale è la soluzione migliore possibile per un problema. Un ottimo locale è una soluzione migliore per un problema rispetto a tutti i suoi vicini, ma non necessariamente la migliore soluzione possibile.

L'annealing simulato è una tecnica di ottimizzazione che cerca di trovare la soluzione migliore per un problema usando un approccio simile a quello della metallurgia. L'annealing simulato inizia con una soluzione casuale e iterativamente la migliora finché non si trova la soluzione migliore.

Gli algoritmi genetici sono una classe di algoritmi di ottimizzazione ispirati dal processo di evoluzione biologica. Gli algoritmi genetici usano un insieme di soluzioni candidato e iterativamente le migliorano tramite operatori genetici come la riproduzione, la mutazione e la selezione.

I dati categoriali sono dati che possono assumere solo un numero finito di valori discreti. Ad esempio, il colore degli occhi è un dato categoriale perché può assumere solo un piccolo numero di valori. I dati di tipo categoriale non sono adatti per l'utilizzo con l'algoritmo k-means.

L'algoritmo k-means è sensibile a rumore e outliers, il che può influenzare la qualità dei cluster. Inoltre, non è adatto per cluster con forme non convesse.

Nell'algoritmo k-means, il numero di cluster (k) deve essere specificato in anticipo. La scelta di k influenza significativamente la qualità dei cluster finali.

Un gruppo di istanze che sono simili tra loro. In genere, i dati vengono suddivisi in diversi gruppi o cluster in base alle loro similarità.

In k-means, un ottimo locale è una soluzione in cui l'algoritmo termina senza alcun miglioramento. Non è necessariamente la soluzione ottimale globale.

Un metodo di clustering in cui il centro di gravità di un cluster è rappresentato dall'istanza più centrale nel cluster stesso.

L'algoritmo k-medoids inizia scegliendo un numero iniziale di k istanze chiamate medoidi. Ogni iterazione assegna le istanze al cluster con il medoide più vicino e considera di sostituire i medoidi per migliorare la qualità dei cluster.

Una misura comune per la qualità dei cluster nel k-medoids è l'errore assoluto. L'errore è la somma delle distanze di ogni istanza dal suo medoide.

La variazione dell'errore è la somma delle componenti dell'errore per ogni istanza, dove ogni componente è la differenza tra la distanza dell'istanza dal nuovo medoide e la distanza dall'attuale medoide.

L'errore risultante dalla variazione di un'istanza che passa dal medoide "i" al medoide "h" è la differenza tra la distanza dell'istanza dal nuovo medoide "h" e la distanza dall'attuale medoide "i".

L'errore è 0 perché l'istanza j rimane associata allo stesso medoide.

L'errore è dato dalla differenza tra la distanza dell'istanza dal nuovo medoide "t" e la distanza dall'attuale medoide "i".

L'errore è la differenza tra la distanza dell'istanza dal nuovo medoide "h" e la distanza dall'attuale medoide "t".

Nel metodo k-medoids, ogni istanza viene assegnata al cluster del medoide più vicino. L'obiettivo è trovare una partizione del set di dati in k cluster che minimizzano la somma delle distanze tra le istanze e i loro medoidi.

Il metodo k-medoids inizia con una partizione iniziale del set di dati in k cluster e sceglie i medoidi in modo casuale. Poi, iterativamente, le istanze vengono riassegnate ai cluster basandosi sulla loro distanza dai medoidi, aggiornando i medoidi finché non converge.

L'obiettivo del metodo k-medoids è trovare k medoidi che minimizzano la somma delle distanze tra le istanze e i loro medoidi in ciascun cluster.

Il metodo k-medoids è un algoritmo di clustering che non è influenzato da valori anomali, perché utilizza punti dati reali come medoidi.

Il metodo k-medoids è un algoritmo di clustering che può essere utilizzato per dati di tipo misto.

La complessità computazionale del metodo k-medoids è spesso molto bassa. La sua complessità computazionale dipende dalla dimensione del set di dati e dal numero di cluster. È importante notare che la complessità computazionale può variare a seconda dell'implementazione specifica dell'algoritmo.

Il metodo k-medoids è considerato un algoritmo di clustering robusto, che è relativamente insensibile alle piccole variazioni nel set di dati. È un'alternativa al metodo k-means, che è più sensibile agli outlier e ai casi di tipo misto.

Il metodo k-medoids è spesso utilizzato in diverse applicazioni, come la segmentazione di mercato, l'analisi del rischio, la bioinformatica e il riconoscimento di modelli. La scelta di un metodo di clustering dipende dal tipo di dati, dal numero di cluster e dalle esigenze specifiche dell'applicazione.