Clustering: differenze tra le versioni

Versione delle 13:30, 19 mar 2006

Versione delle 14:22, 30 apr 2006

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:All'inizio tutti gli elementi sono un unico ''cluster'' e poi l'algoritmo inizia a dividere il ''cluster'' in tanti ''cluster'' di dimensioni inferiori. Il criterio che guida la divisione è sempre quello di cercare di ottenere elementi omogenei. L'algoritmo procede fino a che non ha raggiunto un numero prefissato di ''cluster''. Questo approccio è anche detto gerarchico.

La tecniche di ''clustering'' vengono utlizzate generalmente quando si hanno tanti dati eterogenei e si è alla ricerca di elementi anomali. Per esempio le compagnie telefoniche utilizzano le tecniche di ''clustering'' per cercare di individuare in anticipo gli utenti che diventeranno morosi. Normalente questi utenti hanno un comportamento nettamente diverso rispetto alla maggioranza degli utenti telefonici e le tecniche di ''clustering'' riescono sovente ad individuarli o comunque definiscodefiniscono un ''cluster'' dove vengono concentrati tutti gli utenti che hanno un'elevata probabilità di diventare utenti morosi.

[[Categoria:Intelligenza artificiale]]