Le clustering est une méthode d’apprentissage machine puissante qui consiste à regrouper des points de données. Avec un ensemble de différents points de données, les scientifiques peuvent utiliser un algorithme de regroupement pour classer chaque point de données dans un groupe particulier. Théoriquement, les points de données présents dans un même groupe contiennent des caractéristiques ou des propriétés similaires. En revanche, les points de données dans des groupes séparés contiennent des caractéristiques ou des propriétés très uniques.

Le regroupement est une méthode d’apprentissage non supervisée et est une technique populaire parmi les spécialistes des données pour obtenir une analyse statistique des données dans divers domaines. Les gens utilisent l’analyse des regroupements en science des données pour obtenir des informations critiques. Ils analysent les groupes dans lesquels chaque point de données se trouve lorsqu’ils appliquent des algorithmes de regroupement. Vous êtes nouveau dans le domaine des algorithmes de regroupement et vous voulez en apprendre les tenants et les aboutissants ? Continuez à lire cet article car il aborde tout ce que vous devez savoir sur les principes fondamentaux des algorithmes de mise en grappes.

Importance de la mise en grappes

Les algorithmes de regroupement sont essentiels pour que les spécialistes des données puissent découvrir des regroupements innés parmi les données préétablies non étiquetées et étiquetées. Étonnamment, il n’existe pas de critères particuliers pour mettre en évidence un bon regroupement. Tout dépend des préférences et des besoins individuels, et de ce qu’un scientifique utilise pour répondre à ses besoins.

Disons, par exemple, que l’on pourrait être intéressé par la découverte de représentants de groupes homogènes (réduction des données), dans des clusters naturels et la définition de leurs propriétés inconnues. Certaines personnes souhaitent également trouver des objets de données non ordinaires et d’autres regroupements appropriés. Quoi qu’il en soit, cet algorithme fait plusieurs hypothèses constituant des similitudes entre divers points. De plus, chaque supposition crée de nouveaux groupes tout aussi bien fondés.

Méthodes de regroupement

Méthodes basées sur la hiérarchie

Les groupes créés dans cette procédure créent une structure arborescente représentant la hiérarchie. Les nouvelles grappes apparaissant sur l’arbre proviennent de grappes précédemment formées. Les experts les ont divisés en catégories :

Agglomérat

Approche ascendante – Chaque point de données est un seul groupe et ils fusionnent continuellement (agglomèrent) jusqu’à ce qu’ils aient tous progressivement fusionné en un seul groupe. Ce processus est également connu sous le nom de HAC.

Diviser

Approche descendante – En commençant par toutes les données contenues dans un seul groupe, qui se sépare progressivement jusqu’à ce que tous les points de données soient séparés.

Méthodes basées sur la densité

Les méthodes basées sur la densité conçoivent les grappes comme des régions plus denses présentant certaines similitudes et différences par rapport aux régions moins denses. De telles méthodes offrent une excellente précision et peuvent facilement combiner deux groupes.

Méthodes basées sur la grille

Les méthodes basées sur la grille formulent l’espace de données en un nombre limité de cellules formant une structure ressemblant à une grille régulière. Chaque opération de regroupement qui se produit sur ces grilles est indépendante et rapide.

Méthodes de partitionnement

Les techniques de partitionnement divisent les objets, les transformant en k groupes. Chaque partition crée un groupe. Les spécialistes des données utilisent souvent cette méthode pour optimiser les fonctions de similarité impartiales, en particulier lorsqu’une distance est un paramètre important.

Qu’est-ce que le clustering K-Means?

K-Means est sans doute l’algorithme de regroupement le plus reconnu. La plupart des cours d’apprentissage machine et de science des données, en particulier les cours d’introduction, enseignent cet algorithme. Sa compréhension est assez facile, et son implémentation dans le code est encore plus simple. K-Means se distingue des autres algorithmes par son rythme rapide. La plupart d’entre nous calculent les distances entre les centres de groupes et les points avec un minimum de calculs. Ainsi, la complexité est souvent linéaire O{n).

Exemples réels d’utilisation des algorithmes de regroupement

L’algorithme de clustering a été révolutionnaire dans le monde de la science des données. De nombreux domaines l’utilisent et obtiennent d’excellents résultats. Voici quelques exemples concrets qui illustrent l’utilité de cet algorithme.

Reconnaître les fausses nouvelles

Les fausses nouvelles n’ont rien de nouveau, mais elles sont plus fréquentes qu’il y a dix ans. Les innovations technologiques sont principalement responsables de la création et de la diffusion d’histoires non authentiques sur diverses plateformes en ligne. Deux étudiants de l’université de Californie ont utilisé des algorithmes de regroupement pour reconnaître les fausses nouvelles.

L’algorithme a obtenu le contenu de divers articles de nouvelles et a examiné leurs mots. Les grappes aident l’algorithme à identifier les articles authentiques et mensongers. Les étudiants en informatique ont appris que les articles à appâts cliquables utilisaient un vocabulaire sensationnel. Ils ont indiqué que la plupart des articles qui utilisaient le sensationnalisme n’étaient pas authentiques.

Ventes et marketing

Les grandes entreprises cherchent à cibler et à personnaliser leurs produits. Elles le font en analysant les caractéristiques particulières des personnes et en partageant des programmes pour les attirer. Il s’agit d’une méthode éprouvée qui aide les organisations à cibler des publics spécifiques. Malheureusement, certaines entreprises ne parviennent pas à atteindre leurs objectifs de vente et de marketing.
Vous devez cibler correctement les gens pour tirer le meilleur parti de votre investissement. Vous risquez de subir des pertes importantes et de susciter la méfiance des clients en n’analysant pas ce que veut votre public. Les algorithmes de regroupement peuvent regrouper les personnes ayant des caractéristiques similaires et analyser si elles achèteront votre produit. La création de groupes peut aider les entreprises à effectuer des tests afin de déterminer ce qu’elles doivent faire pour améliorer leurs ventes.

Sports de fantaisie

Vous seriez surpris de voir à quel point les algorithmes de regroupement sont utiles pour le fantasy football et divers autres sports numériques. Les gens ont souvent du mal à déterminer qui ils doivent ajouter à leur équipe. Le choix de joueurs performants, surtout en début de saison, est assez compliqué. Pourquoi ? Parce que vous ne connaissez pas la forme actuelle de l’athlète. Avec peu ou pas de données de performance à votre disposition, vous pouvez profiter d’un apprentissage non supervisé.

Cela pourrait vous aider à découvrir des joueurs similaires en utilisant certains de leurs attributs. K signifie que le regroupement est particulièrement utile dans de telles situations, vous donnant l’avantage au début de la ligue.

Identifier les activités criminelles

Si les algorithmes de regroupement peuvent aider à lutter contre diverses activités criminelles, concentrons-nous sur le comportement frauduleux d’un chauffeur de taxi. Disons que vous voulez savoir si le chauffeur ment sur la distance parcourue par jour. Comment déterminer s’il ment ou s’il dit la vérité ?

Le regroupement peut vous aider à analyser les journaux de bord du GPS et à créer un groupe de comportements identiques. Vous pouvez étudier les caractéristiques du groupe et classer les comportements frauduleux et authentiques.

Filtres anti-pourriel

Nos boîtes aux lettres électroniques contiennent des dossiers de courrier indésirable contenant de nombreux messages identifiés comme du spam. De nombreux cours d’apprentissage sur machine utilisent le filtre anti-pourriel pour mettre en évidence le regroupement et l’apprentissage non supervisé. Les courriers électroniques non sollicités sont sans doute la partie la plus ennuyeuse des techniques de marketing. Certaines personnes les utilisent également pour hameçonner les données personnelles d’autres personnes.

Les entreprises préviennent ces courriers électroniques en utilisant des algorithmes pour identifier les spams et les signaler. K signifie que les méthodes de regroupement ont été assez efficaces pour identifier les spams. Elles examinent différentes parties du courriel, comme le contenu, l’expéditeur et l’en-tête, pour déterminer s’il s’agit de pourriels. Cette méthode décuple la précision et protège les personnes contre le phishing et d’autres crimes numériques.

Dernières réflexions

En résumé, le regroupement reste généralement constant et s’applique à de nombreux scénarios. Vous pouvez faire des prévisions comportementales précises en utilisant cet algorithme polyvalent. Une fois que vous aurez développé une base solide de données groupées, les possibilités seront infinies.