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L’influsso delle lingue dominanti sul lessico e la fonologia dei dialetti sardi 247
consonanti, mentre le semivocali [j] e [w] vengono trattate sia come consonanti
sia come vocali.
3.2.3 Clustering e scalatura multidimensionale
Lo scopo del clustering è quello di identificare raggruppamenti rilevanti
all’interno di strutture complesse. 23 L’algoritmo si può spiegare più agevolmente
usando un esempio. Supponiamo che si abbia la matrice seguente:
(6) Italiano Spagnolo Catalano Iglesias Scano
Italiano 0 17.6 20.0 17.9 18.3
Spagnolo 0 15.2 20.0 19.8
Catalano 0 20.6 21.0
Iglesias 0 12.1
Scano 0
La distanza di ciascuna lingua da sé stessa è naturalmente uguale a 0. Poiché
la matrice è simmetrica non occorre rappresentare nuovamente i dati della metà
in basso a sinistra della matrice.
Il clustering costituisce un processo iterativo. In ogni passaggio del processo
si individua la distanza più piccola nella matrice e le lingue tra cui esiste
questa distanza vengono riunite in un cluster. Successivamente si determina la
distanza tra il cluster formato e le altre lingue. Questa operazione si effettua
sulla base di un algoritmo di aggiornamento della tabella. Jain/Dubes (1988)
menzionano sette di questi algoritmi. Ai fini di questa ricerca, l’algoritmo che
ha fornito i risultati più soddisfacenti (cioè, più logici) si è rivelato quello che
prende in considerazione la media delle distanze. La distanza di k da un nuovo
cluster [ij] è costituita dalla media delle distanze tra i e k e tra j e k. 24 Nella
matrice delle distanza presentata qui sopra, la distanza tra Iglesias e Scano si
rivela essere la più piccola. Dopo aver raggruppato le due località in un cluster,
si calcolano le distanze tra il nuovo cluster e gli elementi rimasti. Per
esempio, la distanza tra l’italiano e Iglesias-Scano si calcola nel modo seguente:
dItaliano (Iglesias,Scano)
= (dItaliano-Iglesias + dItaliano-Scano) : 2 = (17.9+18.3) : 2 = 18.1.
Dopo aver calcolato la distanza tra l’italiano e Iglesias-Scano, il catalano e
Iglesias-Scano, e lo spagnolo e Iglesias-Scano si ottiene la matrice seguente (i
nuovi valori sono rappresentati in grassetto, mentre quelli introdotti in precedenza
sono rappresentati con caratteri normali):