Les algorithmes de clustering sont des aspects essentiels de la science des données. Dans cet article nous allons comprendre ce qu’est le clustering et illustrer cela grace aux 5 algorithmes de classification les plus utilisés par les data scientist.
Qu’est-ce que le clustering?
Le clustering est une méthode d’apprentissage automatique qui consiste à regrouper des points de données par similarité ou par distance. C’est une méthode d’apprentissage non supervisée et une technique populaire d’analyse statistique des données. Pour un ensemble donné de points, vous pouvez utiliser des algorithmes de classification pour classer ces points de données individuels dans des groupes spécifiques. En conséquence, les points de données d’un groupe particulier présentent des propriétés similaires. Dans le même temps, les points de données de différents groupes ont des caractéristiques différentes.
L’importance du clustering dans la science des données
La but des algorithmes de clustering est de donner un sens aux données et d’extraire de la valeur à partir de grandes quantités de données structurées et non structurées. Ces algorithmes vous permettent de séparer les données en fonction de leurs propriétés ou fonctionnalités et de les regrouper dans différents clusters en fonction de leurs similitudes.
Les algorithmes de clustering ont plusieurs utilisations dans différents secteurs. Par exemple, vous avez besoin d’algorithmes de classification pour classer les maladies en science médicale. Parallèlement, le clustering vous aide à classer vos clients dans le domaine des études de marché.
Les différentes implémentations
Il existe plusieurs manières d’implémenter ce partitionnement, en fonction de modèles distincts. Des algorithmes propres sont appliqués à chaque modèle, en différenciant ses propriétés et ses résultats. Ces modèles se distinguent par leur organisation et leur type de relation. Les plus importants sont:
- Groupe: les algorithmes ont uniquement des informations de cluster
- Centralisé : chaque cluster est représenté par une seule moyenne vectorielle et une valeur d’objet est comparée à ces valeurs moyennes.
- Graphique: l’organisation en grappe et la relation entre les membres sont définies par une structure de graphe
- Densité: les membres du groupe sont regroupés par régions où les observations sont denses et similaires.
- Distribué: le cluster est construit à l’aide de distributions statistiques
- Connectivité: La connectivité de ces modèles est basée sur une fonction de distance entre éléments.
Algorithmes de clustering dans l’exploration de données
Sur la base des modèles de grappes récemment décrits, de nombreuses grappes peuvent être appliquées à un ensemble de données afin de partitionner les informations. Dans cet article, nous allons décrire brièvement les plus importants. Il est important de mentionner que chaque méthode a ses avantages et ses inconvénients. Le choix de l’algorithme dépendra toujours des caractéristiques de l’ensemble de données et de ce que nous voulons en faire.
Centroid-based
Dans ce type de méthode de regroupement, chaque cluster est référencé par un vecteur de valeurs. Chaque objet fait partie du cluster dont la différence de valeur est minimale, comparée aux autres clusters. Le nombre de clusters doit être prédéfini, et c’est le principal problème de ce type d’algorithmes. Cette méthodologie est la plus proche du sujet de la classification et est largement utilisée pour les problèmes d’optimisation.
Distributed-based
Reliée à des modèles statistiques prédéfinis, la méthodologie distribuée combine des objets dont les valeurs appartiennent à la même distribution. En raison de sa nature aléatoire de création de valeur, ce processus nécessite un modèle bien défini et complexe pour une meilleure interaction avec des données réelles. Cependant, ces processus peuvent aboutir à une solution optimale et calculer des corrélations et des dépendances.
Basé sur la connectivité
Sur ce type d’algorithme, chaque objet est lié à ses voisins, en fonction du degré de cette relation et de la distance qui les sépare. Sur la base de cette hypothèse, les clusters sont créés avec des objets proches et peuvent être décrits comme une limite de distance maximale. Avec cette relation entre les membres, ces clusters ont des représentations hiérarchiques. La fonction de distance varie en fonction du centre de l’analyse.
Basé sur la densité
Ces algorithmes génèrent des grappes en fonction de la forte densité de membres d’un data set, à un emplacement déterminé. Il regroupe une certaine notion de distance à un niveau de densité standard pour regrouper les membres en cluster. Ces types de processus peuvent être moins performants pour détecter les zones limites du groupe.
Applications principales de l’analyse de cluster
Vu qu’il s’agit d’une technique d’analyse des données très forte, elle a plusieurs applications différentes dans le monde des sciences. Ce type d’analyse permet de traiter tous les grands ensembles d’informations, ce qui permet d’obtenir d’excellents résultats avec de nombreux types de données.
L’une des applications les plus importantes concerne le traitement des images. détecter des types distincts de motifs dans les données d’image. Cela peut être très efficace dans la recherche en biologie, en distinguant les objets et en identifiant les modèles. Une autre utilisation est la classification des examens médicaux.
Les données personnelles combinées aux achats, à la localisation, aux intérêts, aux actions et à un nombre infini d’indicateurs peuvent être analysées avec cette méthodologie, fournissant ainsi des informations et des tendances très importantes. Les études de marché, les stratégies de marketing, l’analyse Web et bien d’autres en sont des exemples.
La climatologie, la robotique, les systèmes de recommandation, l’analyse mathématique et statistique, offrant un large spectre d’utilisation sont d’autres types d’applications basées sur des algorithmes de classification.
