Les objets de données d'un ensemble donné peuvent être répartis en classes homogènes grâce au clustering.

Le clustering ou "analyse en grappes" est le nom donné à une catégorie d'algorithmes d'apprentissage automatique qui trient les données en groupes similaires.

Ces groupes sont appelés clusters et sont déterminés par l'évaluation de l'algorithme de la similarité entre les différentes parties des données. L'algorithme regroupe ensuite ces parties en fonction de leur similarité.

Le clustering est une technique d'apprentissage automatique qui permet de regrouper des données similaires sur la base de leur similitude. En tant qu'algorithme non supervisé, le clustering ne nécessite aucune connaissance préalable des données et fonctionne uniquement sur la base de similitudes au sein des données elles-mêmes.

L'utilisation d'algorithmes de clustering jouit d'une grande popularité et est utilisée à de nombreuses fins différentes, du regroupement de clients ou de produits à la détection de valeurs aberrantes dans le secteur bancaire ou à l'utilisation comme filtre anti-spam. Dans cet article, nous commencerons par définir le clustering avant de présenter les différentes méthodes et algorithmes.

Le clustering est une manière d'organiser les points de données en groupes. Il s'agit de rechercher des similitudes dans les données, comme l'âge ou le sexe, et d'identifier des groupes qui sont aussi homogènes que possible. Cela signifie que les membres de chaque groupe se ressemblent d'une certaine manière, par exemple que tous les jeunes hommes sont dans ce groupe.

Le clustering fonctionne sans connaissance préalable des entrées qui sont similaires, mais calcule ces similitudes uniquement sur la base des données elles-mêmes. Cela en fait une excellente méthode pour créer des segments ou des groupes sans connaissances existantes, puis pour déduire des connaissances à partir de ces segments.

Le clustering est une technique de data mining qui permet de regrouper des éléments similaires sur la base d'une mesure de similarité. Elle permet de trouver des groupes de données qui se ressemblent plus que d'autres groupes.

Il existe de nombreux objectifs pour l'application du clustering. La première catégorie vise à combiner des points de données similaires et à réduire ainsi la complexité. L'autre catégorie cherche à identifier les points de données qui n'appartiennent pas à un grand groupe et qui présentent donc des caractéristiques particulières. Cette catégorie est appelée détection des valeurs aberrantes. Dans les deux catégories, l'objectif est d'identifier des groupes similaires afin de prendre des mesures appropriées.

Il existe de nombreux sujets pour lesquels cette connaissance peut être appliquée. Qu'il s'agisse de clustering de clients, de clustering de produits, de détection de fraude ou de filtre antispam, le clustering est une approche très polyvalente dans le domaine de l'apprentissage automatique et de la science des données.