<\/p>\n
L’analisi dei cluster<\/strong> \u00e8 una tecnica utilizzata nell’apprendimento automatico che tenta di trovare gruppi di osservazioni all’interno di un set di dati.<\/span><\/p>\n L’obiettivo dell’analisi dei cluster \u00e8 trovare cluster tali che le osservazioni all’interno di ciascun cluster siano abbastanza simili tra loro, mentre le osservazioni in cluster diversi sono abbastanza diverse l’una dall’altra.<\/span><\/p>\n Gli esempi seguenti mostrano come viene utilizzata l’analisi dei cluster in varie situazioni del mondo reale.<\/span><\/p>\n Le societ\u00e0 di vendita al dettaglio utilizzano spesso il clustering per identificare gruppi di famiglie simili.<\/span><\/p>\n Ad esempio, un’attivit\u00e0 di vendita al dettaglio potrebbe raccogliere le seguenti informazioni sulla famiglia:<\/span><\/p>\n Possono quindi introdurre queste variabili in un algoritmo di clustering per identificare potenzialmente i seguenti cluster:<\/span><\/p>\n L’azienda pu\u00f2 quindi inviare annunci pubblicitari personalizzati o lettere di vendita a ciascuna famiglia in base alla loro probabilit\u00e0 di rispondere a specifici tipi di annunci.<\/span><\/p>\n I servizi di streaming utilizzano spesso l’analisi di clustering per identificare gli spettatori con comportamenti simili.<\/span><\/p>\n Ad esempio, un servizio di streaming pu\u00f2 raccogliere i seguenti dati sugli individui:<\/span><\/p>\n Utilizzando queste metriche, un servizio di streaming pu\u00f2 eseguire un’analisi dei cluster per identificare gli utenti ad alto e basso utilizzo in modo che possano sapere su chi dovrebbero spendere la maggior parte del budget pubblicitario.<\/span><\/p>\n I data scientist delle squadre sportive spesso utilizzano il clustering per identificare giocatori simili.<\/span><\/p>\n Ad esempio, le squadre di basket professionistiche possono raccogliere le seguenti informazioni sui giocatori:<\/span><\/p>\n Possono quindi inserire queste variabili in un algoritmo di raggruppamento per identificare giocatori simili in modo che possano allenarsi insieme ed eseguire esercizi specifici in base ai loro punti di forza e di debolezza.<\/span><\/p>\n Molte aziende utilizzano l’analisi dei cluster per identificare consumatori simili in modo da poter personalizzare le e-mail inviate ai consumatori in modo da massimizzare le entrate.<\/span><\/p>\n Ad esempio, un’azienda pu\u00f2 raccogliere le seguenti informazioni sui consumatori:<\/span><\/p>\n Utilizzando questi parametri, un’azienda pu\u00f2 eseguire un’analisi dei cluster per identificare i consumatori che utilizzano la posta elettronica in modi simili e personalizzare i tipi di e-mail e la frequenza delle e-mail che inviano a diversi gruppi di clienti.<\/span><\/p>\n Gli attuari delle compagnie di assicurazione sanitaria hanno spesso utilizzato l\u2019analisi dei cluster per identificare \u201ccluster\u201d di consumatori che utilizzano la loro assicurazione sanitaria in modi specifici.<\/span><\/p>\n Ad esempio, un attuario potrebbe raccogliere le seguenti informazioni sulle famiglie:<\/span><\/p>\n Un attuario pu\u00f2 quindi inserire queste variabili in un algoritmo di clustering per identificare famiglie simili. La compagnia di assicurazione sanitaria pu\u00f2 quindi fissare premi mensili in base alla frequenza con cui si aspetta che le famiglie di gruppi specifici utilizzino la sua assicurazione.<\/span><\/p>\n I seguenti tutorial spiegano come eseguire diversi tipi di analisi dei cluster utilizzando linguaggi di programmazione statistica:<\/span><\/p>\n Come eseguire il clustering K-Means in Python<\/a> L’analisi dei cluster \u00e8 una tecnica utilizzata nell’apprendimento automatico che tenta di trovare gruppi di osservazioni all’interno di un set di dati. L’obiettivo dell’analisi dei cluster \u00e8 trovare cluster tali che le osservazioni all’interno di ciascun cluster siano abbastanza simili tra loro, mentre le osservazioni in cluster diversi sono abbastanza diverse l’una dall’altra. Gli esempi […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n Esempio 1: marketing al dettaglio<\/strong><\/span><\/h3>\n
\n
\n
Esempio 2: servizi di streaming<\/strong><\/span><\/h3>\n
\n
Esempio 3: scienza dello sport<\/strong><\/span><\/h3>\n
\n
Esempio 4:<\/strong><\/span> marketing via e-mail<\/strong><\/span><\/h3>\n
\n
Esempio 5: assicurazione sanitaria<\/strong><\/span><\/h3>\n
\n
Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n
Come eseguire il clustering K-Means in R<\/a>
Come eseguire il clustering K-Medoids in R<\/a>
Come eseguire il clustering gerarchico in R<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"