K-Means Clustering
Le K-Means Clustering est une méthode d'apprentissage automatique non supervisée utilisée pour partitionner un ensemble de données en K groupes distincts basés sur leurs caractéristiques. Il vise à minimiser la variance intra-groupe et à maximiser la variance inter-groupe.
De quoi parle-t-on ?
Qu'est-ce que le K-Means Clustering ?
Le K-Means Clustering est une technique d'apprentissage automatique non supervisée qui vise à partitionner un jeu de données en K groupes distincts. Chaque groupe, ou cluster, est défini par son centre, ou centroïde, qui est calculé comme la moyenne des points de données appartenant à ce cluster. L'objectif du K-Means est de minimiser la somme des distances au carré entre les points de données et leur centroïde respectif.
Cette méthode a été popularisée par MacQueen en 1967, bien que les premières idées remontent aux années 1950. Le K-Means est particulièrement apprécié pour sa simplicité et son efficacité, ce qui en fait un choix populaire pour de nombreuses applications pratiques. Il repose sur un algorithme itératif qui commence par initialiser K centroïdes, puis attribue chaque point de données au cluster le plus proche. Les centroïdes sont ensuite recalculés et les étapes d'attribution et de recalcul sont répétées jusqu'à la convergence.
Le K-Means Clustering est largement utilisé dans des domaines tels que la segmentation de clientèle, l'analyse d'images, et la compression de données. Cependant, il présente certaines limites, telles que la nécessité de définir à l'avance le nombre de clusters K et sa sensibilité aux valeurs aberrantes.