Guida all’analisi dei cluster

Che cos’è la cluster analysis e a cosa serve

La cluster analysis è una tecnica di machine learning utilizzata per raggruppare elementi in insiemi omogenei, detti cluster, basandosi su pattern nascosti nei dati, ovvero delle caratteristiche intrinseche dei dati stessi che difficilmente risulterebbero ad occhio nudo.

Una delle tecniche più interessanti di clustering è quella del clustering non supervisionato, che permette di poter effettuare delle classificazioni anche su dati non etichettati, ovvero su insiemi di informazioni privi di classificazioni predefinite.

La logica alla base della cluster analysis

La cluster analysis si basa su un concetto semplice: trovare gruppi di elementi che condividono delle somiglianze. L’obiettivo finale è quindi quello di raggruppare i dati in modo che gli elementi all’interno di uno stesso insieme abbiano molte cose in comune, mentre quelli appartenenti a gruppi diversi siano quanto più possibile differenti tra loro.

Ad esempio, supponiamo di analizzare i clienti di un negozio online. Un algoritmo di cluster analysis potrebbe individuare gruppi di clienti che acquistano prodotti simili, hanno abitudini di acquisto simili o mostrano preferenze comuni. In questo modo si possono creare strategie di marketing mirate per ogni gruppo.

Questa logica si applica a una vasta gamma di settori, dalla segmentazione dei clienti alla ricerca scientifica, fino al rilevamento di anomalie nei dati. Ciò che è importante è riuscire a identificare pattern nascosti che non sono immediatamente visibili, rendendo la cluster analysis uno strumento potente per esplorare grandi quantità di informazioni in modo organizzato.

Come funziona il processo di raggruppamento

Il processo di clustering si sviluppa attraverso diversi passaggi fondamentali:

1. Definizione del problema: si stabiliscono gli obiettivi dell’analisi e le caratteristiche da considerare per il raggruppamento.
2. Preparazione dei dati: si raccolgono e pre-processano i dati per renderli idonei all’analisi.
3. Selezione del metodo di clustering: si sceglie l’approccio più adatto tra quelli disponibili.
4. Esecuzione dell’algoritmo: si applica l’algoritmo scelto per ottenere i cluster.
5. Valutazione dei risultati: si analizzano i cluster generati per verificarne la qualità e l’affidabilità.

Tipologie di metodi di cluster analysis

Esistono diverse tipologie di metodi per eseguire una cluster analysis ed ognuno di essi presenta vantaggi e limitazioni specifiche, per cui la scelta migliore dipende indubbiamente dal contesto applicativo.
È tuttavia possibile suddividere le differenti tecniche in 3 macro-aree:

Metodi gerarchici

Basati sulla creazione di una vera e propria gerarchia di cluster. Questi approcci possono essere:

• Agglomerativi: partono da ogni elemento come un cluster separato e li uniscono progressivamente.
• Divisivi: iniziano con un unico cluster che viene suddiviso iterativamente.

I metodi gerarchici sono particolarmente utili quando si desidera ottenere una rappresentazione visiva della struttura dei dati, ad esempio tramite dendrogrammi.

Metodi di partizionamento

Questi metodi dividono i dati in un numero predefinito di cluster. L’algoritmo K-means è probabilmente l’esempio più popolare tra le metodologie di partizionamento. Esso funziona minimizzando la varianza all’interno dei cluster e spostando iterativamente i centri fino a raggiungere una configurazione stabile.

I metodi di partizionamento sono ideali quando si ha già un’idea del numero di cluster desiderati.

Metodi basati sulla densità e probabilistici

Questi approcci formano cluster basandosi sulla densità dei punti nello spazio dati. Ad esempio, l’algoritmo DBSCAN è in grado di identificare cluster di forma arbitraria e di ignorare outlier.

I metodi probabilistici, come il Gaussian Mixture Model (GMM), assumono invece che i dati siano distribuiti secondo distribuzioni probabilistiche.

Da dove partire per effettuare una cluster analysis efficace

Per effettuare una cluster analysis efficace è essenziale, per iniziare, avere delle competenze base di data science, fondamentale per essere in grado di analizzare i dati, comprenderli e modellarli, e comprendere almeno  cos’è il machine learning e come poterlo applicare ai dati. Fortunatamente, ottenere queste competenze è possibile anche da casa mediante corsi online sulla data science per tutti. 

Una volta armati di competenze e determinazione, è necessario pianificare ed eseguire accuratamente ognuno dei passaggi del processo di raggruppamento precedentemente descritto. 

In questo paragrafo andremo ad approfondire i singoli passaggi definendo delle linee guida che permettano di poter effettuare la scelta migliore in ogni fase del processo.

Raccolta e preparazione dei dati

La fase iniziale prevede la raccolta e la preparazione dei dati. Questo passaggio è cruciale, poiché i risultati della cluster analysis dipendono direttamente dalla qualità dei dati utilizzati.

Importanza della pulizia e della normalizzazione dei dati

La pulizia dei dati è un aspetto essenziale per eliminare valori mancanti, dati duplicati e outlier che potrebbero distorcere i risultati. Inoltre, è fondamentale normalizzare i dati per garantire che tutte le variabili abbiano lo stesso peso nell’analisi.

Scelta dell’algoritmo di clustering più adatto

Una volta preparati i dati, occorre scegliere l’algoritmo di clustering più adatto alle proprie esigenze. La scelta dipende da diversi fattori:

• Il tipo di dati (continui, categoriali, misti);
• La dimensione del dataset;
• La presenza di outlier;
• L’obiettivo dell’analisi.

Ad esempio, il metodo K-means è ideale per dati numerici e grandi dataset, mentre il DBSCAN si presta bene a dati rumorosi e cluster di forma arbitraria.

Valutazione dei risultati della cluster analysis

Dopo aver identificato i cluster, è necessario valutare quanto i raggruppamenti trovati siano effettivamente significativi, e, su grandi quantità di dati, il solo controllo umano rischia di non essere sufficiente. In questi casi, è possibile ricorrere a particolari indicatori che permettono di validare matematicamente la validità del clustering. 

Indicatori di validità del clustering

Gli indicatori di validità del clustering possono essere suddivisi in:

• Indicatori interni: misurano la compattezza e la separazione dei cluster. Un esempio è l’indice di Silhouette.
• Indicatori esterni: confrontano i risultati del clustering con una classificazione nota.
• Indicatori relativi: confrontano diverse configurazioni di clustering per determinare quella migliore.

Come si esegue una cluster analysis passo dopo passo

Per rispondere alla domanda su come si fa l’analisi dei cluster, ecco una guida pratica passo dopo passo.

Step 1: Definizione degli obiettivi e raccolta dati

La fase di definizione degli obiettivi è fondamentale per strutturare correttamente l’analisi. In questa fase, è importante definire chiaramente il tipo di pattern che si intende identificare e stabilire come i risultati dell’analisi saranno utilizzati nel contesto applicativo. Una volta fissato l’obiettivo che si vuole raggiungere, è possibile procedere alla raccolta dei dati d’interesse. Le fonti da cui attingere possono essere tra le più disparate, a seconda del caso specifico; partendo da database aziendali o  piattaforme digitali fino all’utilizzo di dispositivi IoT o dataset pubblici. È essenziale assicurarsi che i dati raccolti siano completi, rappresentativi e pertinenti agli obiettivi definiti.

Un altro aspetto cruciale è la definizione delle variabili da includere nell’analisi. La scelta delle feature deve essere effettuata tenendo conto della loro rilevanza per l’obiettivo dell’analisi e considerando l’importanza di una variabilità informativa sufficiente per supportare il clustering.

Step 2: Pre-elaborazione e preparazione dei dati

I dati acquisti prendono il nome di dati grezzi. Essi infatti possono spesso contenere errori, informazioni mancanti o incomplete. La pre-elaborazione dei dati, tramite l’applicazione di tecniche di feature engeneering, ci permetterà di ottenere tutte le feature utili per la clusterizzazione e, allo stesso tempo, di rimuovere quelle feature che non servono o potrebbero addirittura indurre in errore il nostro algoritmo. Di seguito sono riportate alcune delle principali tecniche di feature engineering applicabili:

• Pulizia dei dati: rimozione di duplicati, correzione di errori e gestione dei valori mancanti.
• Normalizzazione: standardizzazione delle variabili per evitare che variabili con scale diverse influenzino eccessivamente l’analisi.
• Riduzione della dimensionalità: tecniche come PCA (Principal Component Analysis) possono essere utilizzate per ridurre la complessità dei dati mantenendo le informazioni rilevanti.

Step 3: Selezione del metodo di clustering

Tutti gli algoritmi portano con sé vantaggi e svantaggi, per questo la scelta del metodo di clustering migliore dipende dalla natura dei dati e dagli obiettivi dell’analisi. Ad esempio, se si hanno dati con distribuzione irregolare e presenza di outlier, algoritmi come il DBSCAN potrebbero essere preferibili rispetto al K-means.

In questo caso può risultare utile testare più algoritmi, anche su una singola porzione del dataset, e utilizzare gli indici di validità del clustering per determinare quale algoritmo riesce a performare meglio per la nostra analisi.

Step 4: Esecuzione dell’analisi

Durante questa fase, si applica l’algoritmo selezionato ai dati preparati. Gli aspetti tecnici da considerare includono:

• Definizione dei parametri: ad esempio, il numero di cluster nel K-means o il valore di densità minima nel DBSCAN.
• Esecuzione iterativa: molti algoritmi richiedono iterazioni per ottimizzare i risultati.
• Ottimizzazione delle configurazioni: in base alle metriche di validità dei cluster, si possono aggiustare i parametri per migliorare i risultati.

Step 5: Interpretazione dei risultati e valutazione della qualità dei cluster

L’interpretazione dei risultati richiede una valutazione approfondita delle caratteristiche distintive di ciascun cluster. in questa fase si analizzano quindi le variabili predominanti al fine di identificare i pattern che possano offrire insight utili.

Come già detto, la qualità del clustering è determinabile mediante l’utilizzo di indicatori di validità. A questi è sicuramente utile però affiancare visualizzazioni grafiche, come scatter plot o heatmap, che possono aiutare chi è incaricato dell’interpretazione dei dati a comprendere meglio la distribuzione dei cluster e quali sono i principali feature sul quale saranno necessari ulteriori approfondimenti.

Esempi pratici di cluster analysis

La cluster analysis trova applicazione in una vasta gamma di scenari pratici. Ecco alcuni esempi concreti:

• • Segmentazione dei clienti: un’azienda può identificare gruppi di clienti con comportamenti di acquisto simili per offrire promozioni mirate.
  • Analisi genetica: i biologi possono classificare geni o specie basandosi su caratteristiche comuni.
  • Rilevamento delle frodi: gli istituti finanziari possono individuare transazioni sospette raggruppando comportamenti atipici.
  • Ottimizzazione delle campagne di marketing: il clustering aiuta a identificare nicchie di mercato e migliorare le strategie pubblicitarie.

• Comprensione del linguaggio naturale: Anche nel contesto dell’intelligenza artificiale, i modelli llm si avvalgono di tecniche di raggruppamento del testo per poterne estrapolare meglio il significato semantico e migliorare la qualità delle proprie risposte.

Conclusione

La cluster analysis si rivela uno strumento fondamentale per estrarre conoscenza dai dati in modo efficace, consentendo di identificare pattern nascosti e gruppi omogenei all’interno di dataset complessi. La scelta del metodo più adeguato, la corretta preparazione dei dati e la valutazione rigorosa dei risultati sono elementi essenziali per un’analisi di successo. Approfondire queste tematiche può rappresentare un importante passo avanti per professionisti e appassionati interessati a scoprire il potenziale dell’analisi dei dati.