Tout savoir sur le clustering

Tout savoir sur le clustering

19 août 2020 0 Par

Le machine learning est un outil indispensable pour faire face à l’enjeu de la digitalisation. En effet, les algorithmes classiques ont montré leurs limites face à la croissance exponentielle de la quantité des données à prendre en compte. Parmi les techniques de manipulation de données à grande échelle, il y a le clustering. Qu’est-ce que c’est ? Quelle est son importance pour l’analyse des données ?

Qu’est-ce que le clustering ?

Le clustering est une technique de machine learning qui a pour objectif de regrouper les données selon leurs similarités ou leurs distances. Il s’agit d’un type d’apprentissage automatique non supervisé. Il est très populaire dans le domaine de l’étude statistique des données. En informatique, il est principalement utilisé pour la fragmentation ou la classification des données. Le clustering est, aussi, utile pour l’extraction des connaissances, afin de trouver des sous-ensembles humainement indétectables.

L’importance du clustering pour un data analyste

La principale utilité de cette méthode est l’extraction des données dans un ensemble structuré ou non et d’identifier un sens commun entre elles. En effet, les algorithmes de clustering séparent les données par des groupes de clusters, en tenant compte de leurs similitudes.
Le clustering peut être utilisé dans tous les domaines d’activité existants. Par exemple, dans le domaine médical, il permet de classifier les maladies suivant un point commun spécifique. Dans le domaine commercial, il peut classifier les clients potentiels selon le type de marché.

Quelques algorithmes de clustering pour l’exploration de données

Le modèle graphique est le plus utilisé dans le domaine de l’exploration de données. Il consiste à organiser les données en grappe et à déterminer les relations entre les membres, en utilisant un graphe. Parmi les algorithmes les plus connus, il y a le « centroid-based », qui utilise des vecteurs de valeurs, et le « distributed-based », qui combine chaque objet en fonction d’un modèle statistique prédéfini. Il est également possible de citer l’algorithme basé sur la densité, qui génère des grappes en fonction de la densité des données.