Le regroupement est un processus essentiel pour différentes organisations car il permet de mener à bien de nombreuses activités et tâches. Supposons que vous fassiez partie de l’équipe d’analyse de recherche d’une entreprise. Vous devez comprendre comment les clients potentiels réagissent au produit et aux services que vous fournissez. Mais cela nécessite des données précieuses qui aident à comprendre le comportement des clients. Ces données vous aideront à offrir une meilleure expérience et à atteindre vos objectifs commerciaux. C’est là que le concept de regroupement devient essentiel.

Qu’est-ce que le clustering dans l’apprentissage automatique ?

Le regroupement vous aide à organiser les données en différents groupes, en fonction des caractéristiques. Vous déterminez ces caractéristiques en fonction des points de données du groupe. Supposons que vous vouliez classer tous les types de chats dans différents groupes, en fonction de leur espèce. Dans ce cas, vous diviserez les différents types en différents segments tels que la raquette, le persan, le bobtail japonais et le siamois. De cette façon, vous pouvez clairement analyser les types de chats sous différentes segmentations.
Cette condition s’applique également à divers problèmes d’apprentissage machine. Vous pouvez diviser les problèmes en catégories uniques, en fonction de leurs similitudes. Vous fournirez des données à l’algorithme d’apprentissage machine, ce qui en fera une option d’apprentissage non supervisée. Il est important de se rappeler la nécessité de fournir des données précises car les algorithmes de regroupement regroupent les nouvelles données en fonction des exigences que vous fournissez.

Qu’est-ce que les algorithmes de mise en grappes ?

La mise en grappes est une technique d’apprentissage automatique non supervisée. Les spécialistes des données appellent également cette technique “analyse des grappes” car elle implique une méthode et un mécanisme de travail similaires. Lorsque vous utilisez des algorithmes de mise en grappes pour la première fois, vous devez fournir de grandes quantités de données en entrée. Ces données n’incluront pas d’étiquettes. Cela permettra de renforcer l’algorithme et de créer différents groupes.
Ces groupes seront des grappes de données, alignées en fonction de leurs similitudes. Le groupe comprend tous les points de données qui partagent une ressemblance dans leurs caractéristiques ou leurs propriétés. Ils sont liés les uns aux autres d’une manière ou d’une autre. Vous pouvez utiliser le regroupement pour découvrir des modèles, de l’ingénierie et des formes. Lorsque vous générez un aperçu des données, utilisez la mise en grappes comme processus initial.

Catégories de clusters

Il existe deux grandes catégories de regroupements. Il s’agit de

– Les regroupements durs

Dans le cas d’un regroupement dur, les données sont regroupées en un seul groupe. Cela signifie qu’elles ne peuvent pas partager un groupe avec une autre catégorie, à l’exception d’une seule. Cela dépendra des priorités des caractéristiques.

– Mise en grappes souple

D’autre part, il est possible que les données fassent l’objet d’un “soft clustering”. Cela signifie qu’elles relèvent d’un ou de plusieurs clusters. En d’autres termes, les données peuvent partager deux ou plusieurs positions et relever de différents groupes.

Principaux algorithmes de classification

1.K signifie algorithme de mise en grappe

K signifie que le regroupement est un algorithme commun aux scientifiques des données. C’est un type d’algorithme basé sur les centroïdes avec des propriétés simples et directes. De plus, il s’agit d’un algorithme d’apprentissage non supervisé. Avec cet algorithme, vous pouvez minimiser la variance du point de données dans le cluster. De nombreuses personnes qui commencent l’apprentissage machine non supervisé commencent par K, ce qui signifie qu’il faut d’abord regrouper les algorithmes.
Vous obtiendrez les meilleurs résultats avec ces algorithmes de mise en grappes, contenant de petits ensembles de données. C’est parce que cet algorithme répète tous les points de données. Il indique que si vous avez une énorme quantité de données, vous aurez besoin de plus de temps pour tout regrouper.

2. regroupement basé sur la densité

Dans cette méthode, les algorithmes de mise en grappes nécessiteront une densité de données pour créer des grappes représentant l’espace de données. Lorsque l’espace ou la région devient dense, cette région devient un cluster. Vous ferez référence à la région avec une densité moindre ou avec un minimum de données comme étant des valeurs aberrantes ou du bruit. Vous trouverez la forme arbitraire des données due à la méthode de ce cluster.

3. Mise en grappe hiérarchique

Les groupes de regroupement hiérarchique sont les grappes qui dépendent de la distance d’une donnée à l’autre. Ces grappes sont de différents types :
– Agglomérat
Dans cette méthode de regroupement, un point de données agissant comme une grappe attirera d’autres points de données similaires qui deviendront des grappes.
– Diviser
D’autre part, la méthode de division considérera tous les points de données comme un seul groupe et séparera ensuite chaque point de données en créant de nouveaux groupes. Cette méthode est opposée à la méthode Agglomérative, et elle fonctionne en reliant les grappes existantes, en créant une matrice de distance et en les réunissant. Vous pouvez représenter les grappes de points de données à l’aide d’un dénogramme.

4.la mise en grappes floue

Dans cette méthode, l’alignement des points de données n’est pas décisif. Dans le cas du regroupement flou, un point de données peut être relié à plus d’un regroupement. Le résultat de la grappe est la probabilité que le point de données soit regroupé sous un groupe. Le mécanisme de fonctionnement de la méthode de mise en grappes est similaire à celui de la mise en grappes des moyens K. Cependant, les paramètres qui impliquent un calcul sont différents.

Quand aurez-vous besoin de la technique de regroupement ?

Vous utiliserez les méthodes de mise en grappes lorsque vous aurez différents ensembles de données non étiquetées. Au départ, vous utiliserez un algorithme d’apprentissage non supervisé. Vous pouvez choisir parmi de nombreuses techniques non supervisées. Certaines de ces techniques sont l’apprentissage par renforcement, les réseaux de neurones et la mise en grappes. Vous devez choisir les algorithmes de mise en grappes en fonction des données que vous devez regrouper.
Tout en essayant de détecter des anomalies, vous pouvez utiliser la mise en grappes et identifier les données aberrantes. Vous pouvez non seulement regrouper les données dans différents groupes, mais aussi mesurer les limites. Si vous n’arrivez pas à décider quels algorithmes de mise en grappes fonctionneront, commencez par utiliser K signifie mise en grappes et découvrez de nouveaux modèles.

Conclusion

Les algorithmes de regroupement vous aident à apprendre de nouvelles choses en utilisant d’anciennes données. Vous pouvez trouver des solutions à de nombreux problèmes en regroupant les données de différentes manières. De cette façon, vous trouvez de nouvelles solutions aux problèmes existants.
La meilleure partie du regroupement des données dans le cadre de l’apprentissage non supervisé est qu’il permet d’obtenir des résultats dans le cadre de problèmes d’apprentissage supervisés. Vous pouvez utiliser la technique de mise en grappes pour résoudre tout problème d’apprentissage machine non supervisé. Vous pouvez choisir différentes grappes comme nouvelles fonctionnalités et les utiliser pour un nouvel ensemble de données. Le résultat sera surprenant si vous continuez à travailler sur l’amélioration de la précision.