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L'analisi del dataset con 1.000 istanze richiede un clustering che consideri la densità dei dati continui e la sparsità di quelli discreti, definendo metriche di similarità appropriate per ciascun tipo. Per migliorare i risultati è fondamentale intervistare esperti di dominio per comprendere le relazioni logiche tra attributi come pioggia e vento, integrando queste conoscenze nel processo. La valutazione della qualità del modello dovrà basarsi su misure interne ed esterne che garantiscano parsimonia e interpretabilità dei gruppi formati.
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- L'analisi del primo dataset da mille istanze richiede la definizione di una funzione di similarità differenziata per gestire gli attributi continui addensati e quelli discreti sparsi, privilegiando metriche come l'Euclideo o il Cosine Distance in base alla natura delle variabili.
- Per migliorare i risultati del clustering è fondamentale intervistare esperti di dominio su regole logiche specifiche, ad esempio verificare se certi attributi asimmetrici implicano necessariamente la presenza di altri stati meteorologici per guidare l'interpretazione dei gruppi formatisi.
- La valutazione della qualità dell'algoritmo di raggruppamento deve avvalersi sia di misure interne come il coefficiente silhouette e l'inertia, sia di metriche esterne se disponibili etichette ground truth, considerando anche la stabilità del modello su sottoinsiemi campionati dei dati.
- Nello scenario successivo con diecimila istanze a attributi puramente continui (meteo), si deve adottare un approccio parsimonioso e interpretabile selezionando tramite feature selection solo le variabili più rilevanti per evitare l'overfitting su grandi volumi di dati.
- Il workflow concettuale del processo prevede fasi sequenziali che includono la pulizia dei dati, il calcolo delle distanze o similarità tra istanze, l'applicazione dell'algoritmo di clustering e infine una fase di interpretazione dei cluster ottenuti alla luce della conoscenza di dominio.
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