Cosa significa "Obiettivi di clustering"?
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Il clustering è un modo per raggruppare punti dati simili tra loro. Diverse metodologie guardano a come formare questi gruppi in modi diversi. Ecco alcuni obiettivi comuni nel clustering:
k-median
Nel clustering k-median, l'obiettivo è scegliere un insieme di centri che rappresentino bene i gruppi. Il costo si basa su quanto i punti dati siano lontani dai centri scelti. L'idea è mantenere questa distanza il più piccola possibile mentre si scelgono un numero stabilito di centri.
k-means
Il clustering k-means è simile al k-median, ma usa un calcolo diverso per il costo. Non guarda solo alla distanza, ma anche alla media delle posizioni dei punti in un gruppo. Questo aiuta a creare gruppi dove i punti sono il più vicini possibile tra loro.
k-supplier
Il clustering k-supplier si concentra sulla scelta di centri che possano fornire un servizio ai punti dati. Questo metodo decide come servire al meglio i diversi gruppi mantenendo i costi complessivi più bassi.
Fair Clustering
Il fair clustering cerca di garantire che tutti i gruppi siano rappresentati in modo equo. Questo significa che, quando si scelgono i centri, si considerano la dimensione e le caratteristiche di ogni gruppo, così nessun gruppo viene trascurato o sovrarappresentato.
Explainable Clustering
L'explainable clustering mira a fornire motivazioni chiare su come i punti dati sono raggruppati. Usa alberi decisionali per mostrare come si formano i gruppi, rendendo più facile capire le scelte dietro il clustering. Tuttavia, semplificare queste spiegazioni può a volte portare a risultati di clustering peggiori.
In sintesi, gli obiettivi del clustering aiutano a definire come i punti dati vengono raggruppati. Ogni metodo ha il suo modo di misurare il successo, concentrandosi su distanza, rappresentazione o servizio.