Introduction aux algorithmes de clustering
Pour commencer avec le sujet, nous devons savoir ce qu'est le clustering. Le clustering est un processus dans lequel nous devons identifier le groupe de données similaire ou identique dans un ensemble de données, et l'application de fonctionnalités dans cet ensemble de données en fonction de notre sortie attendue est connue sous le nom d'algorithme de clustering. C'est la technique la plus populaire de nos jours dans le domaine de la science des données. Donc, dans cet article, nous allons passer en revue ce qu'est l'algorithme de clustering, différents types d'algorithmes de clustering, ses utilisations d'application et ses avantages et inconvénients.
Fondamentalement, l'algorithme de clustering indique l'identification d'entités de données identiques dans un groupe de plusieurs ensembles de données et les organise dans un cluster pour appliquer des fonctionnalités similaires. En d'autres termes, nous pouvons dire que l'algorithme de clustering divise la population de plusieurs entités de données similaires dans un groupe de plusieurs ensembles de données dans un trait similaire.
Types d'algorithme de clustering
Fondamentalement, l'algorithme de clustering est subdivisé en deux sous-groupes qui sont:
1. Clustering dur: Dans le clustering dur, un groupe d'entités de données similaires appartient complètement à un trait ou à un cluster similaire. Si les entités de données ne sont pas similaires jusqu'à une certaine condition, l'entité de données est complètement supprimée de l'ensemble de cluster.
2. Soft Clustering: Dans le clustering doux, une relaxation est donnée à chaque entité de données qui trouve une entité de données similaire similaire pour former un cluster. Dans ce type de clustering, une entité de données unique peut être trouvée dans plusieurs clusters définis en fonction de leur similarité.
Qu'est-ce que la méthodologie de clustering?
Chaque méthodologie de clustering suit un ensemble de règles qui définissent leur ensemble de similitudes entre les entités de données. Il existe aujourd'hui des centaines de méthodologies de clustering sur le marché. Prenons donc une partie de ce qui est très populaire de nos jours:
1. Modèles de connectivité
Plus clair par son titre, dans ce mécanisme, l'algorithme trouve l'entité de données similaire la plus proche dans le groupe d'entités de données définies sur la base de la notion que les points de données sont plus proches dans l'espace de données. Ainsi, l'entité de données plus proche de l'entité de données similaire présentera plus de similitude que l'entité de données située très loin. Ce mécanisme a également deux approches.
Dans la première approche, l'algorithme commence à diviser un ensemble d'entités de données dans un cluster séparé, puis les organise en fonction des critères de distance.
Dans une autre approche, l'algorithme sous-ensemble toutes les entités de données dans un cluster particulier et ensuite les agréger selon les critères de distance car la fonction de distance est un choix subjectif basé sur des critères d'utilisateur.
2. Modèles centroïdes
Dans ce type d'algorithme itératif, un certain point centroïde est d'abord pris en considération, puis l'entité de données similaire en fonction de leur proximité par rapport à ce point centroïde est définie dans un cluster. L'algorithme de clustering K-Means le plus populaire n'a pas réussi dans ce type d'algorithme de clustering. Une autre remarque est qu'aucun cluster n'est prédéfini dans les modèles centroïdes, nous avons donc une analyse de l'ensemble de données de sortie.
3. Modèles de distribution
Dans ce type d'algorithme, la méthode constate que dans quelle mesure chaque entité de données d'un cluster appartient-elle à une distribution identique ou identique à la gaussienne ou à la normale. Un inconvénient de ce type d'algorithme est que dans ce type de clustering, l'entité d'ensemble de données doit souffrir d'un sur-ajustement.
4. Modèles de densité
En utilisant cet algorithme, l'ensemble de données est isolé par rapport à différentes régions de densité de données dans l'espace de données, puis l'entité de données est affectée à des clusters spécifiques.
5. K signifie regroupement
Ce type de clustering est utilisé pour trouver un maximum local après chaque itération dans l'ensemble de plusieurs ensembles d'entités de données. Ce mécanisme comprend 5 étapes mentionnées ci-dessous:
- Tout d'abord, nous devons définir le nombre souhaité du cluster que nous voulons dans cet algorithme.
- Chaque point de données est affecté à un cluster de manière aléatoire.
- Ensuite, nous devons y calculer des modèles de centroïdes.
- Après cela, l'entité de données relative est réaffectée à ses clusters les plus proches ou les plus proches.
- Réorganisez le centre de gravité du cluster.
- Répétez les deux étapes précédentes jusqu'à obtenir la sortie souhaitée.
6. Regroupement hiérarchique
Ce type d'algorithme est similaire à l'algorithme de clustering k-means, mais il existe une différence minuscule entre eux qui sont:
- K- signifie est linéaire tandis que le regroupement hiérarchique est quadratique.
- Les résultats sont reproductibles dans le clustering hiérarchique peu probable à k-means qui donne plusieurs résultats lorsqu'un algorithme est appelé plusieurs fois.
- Le clustering hiérarchique fonctionne pour chaque forme.
- Vous pouvez interrompre le clustering hiérarchique à tout moment lorsque vous obtenez le résultat souhaité.
Applications de l'algorithme de clustering
Il est maintenant temps de connaître les applications de l'algorithme de clustering. Il a une très vaste fonctionnalité qui y est intégrée. Un algorithme de clustering est utilisé dans différents domaines qui sont
- Il est utilisé dans la détection d'anomalies
- Il est utilisé dans la segmentation d'image
- Il est utilisé en imagerie médicale
- Il est utilisé dans le regroupement des résultats de recherche
- Il est utilisé dans l'analyse des réseaux sociaux
- Il est utilisé dans la segmentation du marché
- Il est utilisé dans les moteurs de recommandation
Un algorithme de clustering est une approche révolutionnaire de l'apprentissage automatique. Il peut être utilisé pour améliorer la précision de l'algorithme d'apprentissage automatique supervisé. Nous pouvons utiliser ces entités de données en cluster dans divers algorithmes d'apprentissage automatique pour obtenir des résultats supervisés de haute précision. Il est exact que l'informatique peut être utilisée dans plusieurs tâches d'apprentissage automatique.
Conclusion
Ainsi, dans l'article ci-dessus, nous apprenons ce qu'est le clustering, son type et ses utilisations dans le développement de logiciels. Il a donc un grand nombre d'applications dans divers domaines tels que la cartographie, les rapports clients, etc. En utilisant le clustering, nous pouvons facilement augmenter la précision de l'approche d'apprentissage automatique. Donc, en tenant compte des aspects futurs, je peux dire que l'algorithme de clustering est utilisé presque dans toutes les technologies dans le domaine du développement logiciel. Donc, toute personne intéressée à poursuivre sa carrière dans le machine learning doit connaître en profondeur l'algorithme de clustering car il est directement lié à l'apprentissage automatique et à la science des données. En dehors de cela, il est bon d'avoir la technique nécessaire dans toutes les technologies, donc cela peut toujours renvoyer une bonne approche.
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