Prati, pascoli e paesaggio alpino - SoZooAlp

Fausto Gusmeroli
ossia la loro distribuzione in gruppi in base alla loro somiglianza/dissomiglianza. Tale
processo prende il nome di clustering (riunire in grappoli) 11 .
L’attività di riconoscere e classificare delle entità è una delle espressioni tipiche
dell’intelligenza umana e animale in generale. I viventi pensano agevolmente e comunicano
in termini di classi, ciò a prescindere dal fatto che il sistema esplorato presenti o
meno variazioni discrete. Ovviamente, se vi sono discontinuità la classificazione si pone
come lo strumento naturale di concettualizzazione, mentre se la variazione è continua
e meno immediata e assume per forza di cose degli aspetti di artificialità. In ogni caso,
classi o cluster hanno sempre un significato relativo, poiché la loro definizione può basarsi
su diversi criteri, che possono condurre a classificazioni affatto differenti. Come
esemplificato in figura 5.1, quando le entità sono naturalmente raggruppate (caso a),
il criterio più valido è quello di riprendere semplicemente i cluster naturali: qualsiasi
procedura di clustering non può che condurre a questa classificazione. Diversamente, i
cluster devono essere imposti dall’esterno, secondo criteri logici. Nel caso b, dove si ha
una scarsa separazione tra gli aggregati, si potrà impiegare il criterio della coesione interna
o omogeneità; nel caso c, caratterizzato invece da una spiccata eterogeneità interna,
il criterio sarà quello della separazione. Coesione interna e separazione sono le logiche
più seguite e laddove siano adottate simultaneamente definiscono un criterio detto di
ottimizzazione globale. Altre logiche, meno frequenti, sono la densità dei cluster, la loro
variabilità, la dimensione, il numero dei membri, la connettività e così via. Una situazione
estrema, dove nessun criterio è logicamente proponibile, è quella del caso d, in cui la
distribuzione degli oggetti è del tutto casuale e la classificazione è impossibile.
In funzione degli obiettivi e della logica di clustering, i metodi di classificazione possono
essere distinti in divisivi/agglomerativi/rilocativi, monotetici/politetici e gerarchici/
non gerarchici. La prima distinzione considera se la formazione dei cluster avvenga per
successive divisioni di un iniziale unico cluster comprensivo di tutti gli oggetti o, piuttosto,
per progressiva aggregazione di iniziali cluster costituiti ognuno da un singolo oggetto.
Né in un caso né nell’altro sono permesse correzioni: se due oggetti sono separati
o aggregati all’inizio dell’analisi, tali rimangono. I metodi rilocativi o di scambio procedono
invece per trasferimenti successivi delle entità da un cluster all’altro, ricercando ad
ogni passo il posizionamento migliore.
La seconda distinzione contrappone i metodi monotetici, nei quali ogni passaggio del
clustering è basato su una singola variabile, così che i cluster saranno coerenti con essa
(un esempio è la classificazione Linneana), ai metodi politetici, dove le decisioni sono
sempre influenzate simultaneamente da molte o tutte le variabili. Alle tecniche politetiche
appartengono i principali metodi agglomerativi, mentre i divisivi possono far parte
anche della famiglia delle monotetiche. Se, dunque, le tecniche monotetiche possono
essere solo o quasi divisive, le politetiche possono essere anche agglomerative. La logica
classificatoria della mente umana sembra essere maggiormente in sintonia con gli approcci
divisivi, mentre gli agglomerativi sono più confacenti alle procedure numeriche.
11 Impropriamente, i termini classificazione e clustering sono talvolta usati come sinonimi. In realtà, il clustering
è il processo di raggruppamento, mentre la classificazione è il risultato del clustering. Il concetto di clustering è
poi spesso confuso con i concetti di dissezione (o sezionamento) e di classamento. La dissezione è anch’essa una
ripartizione in gruppi, ma realizzata indipendentemente dalle relazioni di somiglianza tra gli oggetti. Il classamento
è invece l’assegnazione di un o più oggetti ad un gruppo di una classificazione già esistente.
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