Clustering Gerarchico – Parte prima

L’analisi del cluster è un processo in cui si raggruppano insiemi di oggetti in modale tale da creare insiemi di oggetti i cui elementi siano piu’ simili fra loro rispetto agli elementi negli altri gruppi. I gruppi vengono detti Cluster

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Il clustering è una tecnica base del data mining e viene usata in altri ambiti molto simili (Machine learning, pattern recognition, analisi immagini,ecc)

Per Clustering Gerarchico (Hierarchical Clustering) si intende un metodo di analisi dei cluster che vuole ottenere gerarchie di cluster. Si può effettuare in due modi:

  • Agglomerativo: Si parte dai dati singoli e si uniscono via via i cluster
  • Divisorio: Si parte da un unico cluster e si dividono via via

Per capire quale cluster va diviso o unito si fa riferimento alla metrica, cioè una misura di similarità o dissimilarità, la metrica viene usata come distanza fra le coppie.

Le metriche (Metric) sono influenzate dal tipo di dati che abbiamo, esse possono essere:

  • Distanza Euclidea
  • Distanza Euclidea Quadra
  • Distanza di Manhattan
  • Distanza Massima
  • Distanza di Mahalanobis
  • Distanza di Hamming
  • Distanza di Levenshtein

Per capire invece quando degli insiemi vanno uniti si usano i Criteri di Collegamento (Linkage Criteria). I criteri di collegamento vengono effettuati basandosi sulle distanze fra gli elementi dei cluster e fanno capire se occorre unire i cluster o meno. I criteri sono:

  • Collegamento Singolo (Single Linkage): la distanza di collegamento fra due cluster viene definita come la distanza minima fra i due elementi del cluster

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  • Collegamento completo (Complete Linkage): la distanza di collegamento fra due cluster viene definita come la distanza massima fra i due elementi del cluster

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  • Collegamento Medio (Average Linkage): la distanza di collegamento fra due cluster viene definita come la distanza media fra tutti i punti del cluster con tutti gli altri punti del cluster

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Nel prossimo articolo illustrerò un esempio di clustering gerarchico con codice in Python!

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