Introduction à l'algorithme K-Means

Introduction à l'algorithme K-Means

• L'algorithme K-Means est un algorithme de clustering partitionnel.
• Il divise les données en K clusters prédéfinis.
• Chaque point de données appartient exactement à un cluster.
• Il utilise une mesure de distance, comme la distance euclidienne, pour regrouper les points les plus proches.

Le Clustering

• Le clustering est une technique pour regrouper des données en fonction de leurs similitudes.
• Son objectif est de simplifier et d'explorer les données.
• Les types de clustering sont le clustering hiérarchique (agglomératif ou divisif) et le clustering partitionnel (K-Means, par exemple).

L'algorithme K-Means - Fonctionnement

• Initialisation : Choix aléatoire des centres (centroides).
• Affectation : Assignation des points de données aux clusters les plus proches.
• Mise à jour : Recalcul des centres en calculant la moyenne des points dans chaque cluster.
• Itération : Répéter les étapes d'affectation et de mise à jour jusqu'à convergence (les centres ne changent plus).

Avantages et limites de K-Means

• Avantages :*

• Simplicité : Facile à comprendre et implémenter.

• Rapidité : Algorithme rapide pour des bases de données de taille moyenne.

• Efficacité : Adapté aux clusters compacts et bien séparés.

• Limites :*

• Sensibilité à la valeur initiale des centres : Une mauvaise initialisation peut entrainer un « mauvais minimum local ».

• Besoin de fixer K à l'avance : L'utilisateur doit déterminer le nombre de clusters (K).

• Sensible aux outliers : Les valeurs aberrantes influent sur la qualité du clustering.

• Ne gère pas bien les clusters non sphériques : Mauvaise séparation pour des clusters de forme complexe.

• Convergence parfois lente : Peut nécessiter de nombreuses itérations avec des données complexes.

Exemples d'applications de K-Means

• Détection d'anomalies : Identifier les points de données atypiques dans un ensemble de données (ex. fraude bancaire, maintenance prédictive).
• Segmentation de clients : Regrouper les clients en fonction de leurs habitudes d'achat et comportements (ex. marketing, allocation de ressources).
• Compression d'images : Réduire la taille d'une image en utilisant un nombre réduit de couleurs.

Ce quiz vous introduit à l'algorithme K-Means, une technique de clustering partitionnel. Vous apprendrez comment cet algorithme divise les données en clusters et comment il utilise des mesures de distance pour regrouper les points similaires. Testez vos connaissances sur le fonctionnement et les étapes de l'algorithme K-Means.