Dans le domaine du machine learning, le clustering est une méthode d’apprentissage automatique à partir de laquelle le regroupement de points de données se fait par similarité ou par distance. Il s’agit d’une technique d’apprentissage non supervisée ainsi qu’un procédé d’analyse statistique des données. Des algorithmes de classification sont utilisés pour classer des points de données individuelles dans des groupes spécifiques. Le constat est que les points de données d’un groupe particulier ont des propriétés identiques. Alors que les points de données de différents groupes présentent des caractéristiques différentes.
Importance du clustering en data science
L’utilisation d’un algorithme de clustering est de permettre aux données d’avoir du sens. Il permet d’extraire de la valeur en exploitant de grandes quantités de données structurées et non structurées. Un algorithme de clustering favorise la séparation des données selon leurs propriétés ou fonctionnalités et de les rassembler dans différents clusters en fonction de leurs similitudes.
Il est intéressant de connaître et comprendre les avantages du machine learning afin de la mettre en pratique au sein de votre organisation. Si c'est le cas, peut-être que l’utilisation d’un algorithme de clustering peut s’imposer. Sachez que vous pouvez recourir à un tel outil pour réaliser le classement des maladies en science médicale. Aussi, le clustering aide à classer vos clients dans le domaine des études de marché.
En outre, l’algorithme clustering peut être appliqué dans le domaine du traitement des images. Il est capable de détecter des types distincts de motifs dans les données d’image. Cette application peut ainsi être efficace dans la recherche en biologie par la distinction des objets et par l’identification des modèles. Aussi, un algorithme de clustering permet la classification des examens médicaux.
Notez également qu’avec un algorithme de clustering, il est possible d’analyser les données personnelles associées aux achats, à la localisation des clients, à leurs intérêts et à bien d’autres indicateurs qui fournissent des informations et des tendances très importantes. C’est notamment une solution pour effectuer des études de marché, élaborer des stratégies de marketing ou encore faire des analyses web.
Utilisation d’un algorithme de clustering pour comprendre les données
Avec un algorithme de clustering, il est facile de comprendre les données après les avoir analysées profondément. On peut s’en servir pour identifier des clients dont les comportements sont similaires.
Aussi, cet algorithme aide à détecter les utilisateurs qui ont des usages similaires pour un outil et dont le souci est de créer des communautés dans des réseaux sociaux. C’est également un bon moyen pour trouver des motifs récurrents dans des transactions financières.
Utilisation d’un algorithme de clustering pour visualiser les données
Le recours à un algorithme de clustering est recommandé pour visualiser parfaitement les données. Cette visualisation est possible en deux ou trois dimensions pour la formation de sous-groupes ou clusters. À partir de là, il est facile de représenter de façon visuelle des relations entre différents points.
Notez également qu’au lieu de représenter l’ensemble des données, on peut faire apparaître seulement un point représentatif par cluster.
Utilisation d’un algorithme de clustering pour inférer les données
Une autre possibilité est de se servir d’un algorithme de clustering pour inférer les données. Cette utilisation est utile dans les cas fréquents où l’étiquetage des données est coûteux.
Comme exemple, on peut prendre l’annotation d’une large banque d’images. La réalité est que le travail consistant à annoter chacune des images peut être long et fastidieux. Du coup, en l’effectuant, il n’est pas rare d’introduire involontairement des erreurs à cause de la fatigue ou de l’inattention. L’idéal est d’utiliser un algorithme de clustering qui regroupe les images similaires entre elles. Un opérateur humain n’interviendra qu’au moment d’assigner une étiquette à une classe d’images. En plus d’être efficace, le recours à un algorithme de clustering n’est pas coûteux.
Avec un outil de clustering, il est également facile d’étendre tous les points du même cluster à une propriété de l’un de ces points. Par exemple, il peut être question d’identifier des images similaires qui sont susceptibles de représenter le même objet, la même personne ou le même animal. Aussi, il peut s’agir de repérer des textes similaires pouvant parler du même sujet ou encore de détecter dans une image les points appartenant au même objet. Dans le dernier cas, on parle plus spécifiquement de segmentation.
Il existe plusieurs types d'algorithmes de clustering pouvant être utilisés pour inférer les données. Le choix d’un outil dépend principalement des caractéristiques de l’ensemble des données et de ce qu’on a l’intention de faire avec celles-ci.
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