Sergio Savaresi
(Prof. Associato presso il
 Dipartimento di Elettronica e Informazione,
 Politecnico di Milano) 

Algoritmi di Divisive Clustering per applicazioni di Data Mining

In questo seminario viene trattato in problema di partizionamento di un set
di dati usando metodi di divisive clustering. L'attenzione č principalmente
rivolta ad un metodo recentemente proposto in letteratura, denominato
Principal Direction Divisive Partitioning (PDDP).
Il seminario tratterā brevemente i seguenti temi:
- descrizione dell'algoritmo PDDP;
- confronto fra l'algoritmo PDDP ed il famoso metodo K-means;
- il problema della scelta del cluster in algoritmi di divisive clustering;
- valutazione delle performance di un algoritmo di divisive clustering;
- esempi applicativi (dati scientifici e dati web).