Clustering

Quel est le principal objectif du clustering ?

Le principal objectif du clustering est de diviser un ensemble de données en sous-ensembles ou clusters, où les points de données contenus dans chacun d’eux sont plus similaires que ceux des autres clusters. Le clustering est une méthode d’apprentissage non supervisée, ce qui signifie qu’elle ne nécessite pas de données libellées ; elle s’appuie plutôt sur les schémas inhérents aux données pour former des groupes.

Comment fonctionne le clustering ?

Les algorithmes de clustering attribuent des points de données à des groupes en fonction d’une mesure de similarité ou de distance entre les points de données. Le processus de clustering implique généralement les étapes suivantes :

• Représentation des données : Les points de données sont représentés dans un espace de composants, où chaque composant représente une caractéristique spécifique du point de données.
• Indicateur de similarité: Un indicateur de similarité ou de distance est défini pour quantifier la similarité entre les points de données. Les indicateurs courants incluent la distance euclidienne, la distance de Manhattan et la similarité cosinus.
• Initialisation : Pour certains algorithmes tels que K-Moyennes, le processus commence par l’initialisation aléatoire des centroïdes des clusters.
• Attribution : Les points de données sont attribués à des clusters en fonction de leur similarité avec les centroïdes des clusters ou les points de données voisins.
• Mise à jour : Les centres des clusters sont mis à jour sur la base des points de données attribués à chaque cluster.
• Itération : Les étapes d’attribution et de mise à jour sont répétées de manière itérative jusqu’à la convergence (stabilisation des attributions de clusters).

Clustering versus classification

Le clustering consiste à découvrir des structures ou des modèles inhérents aux données sans étiquettes prédéfinies, tandis que la classification consiste à attribuer des étiquettes prédéfinies aux points de données en fonction de leurs caractéristiques et des modèles appris à partir d’un ensemble de données étiquetées.

L’objectif principal du clustering est de regrouper des points de données similaires sur la base de certaines fonctionnalités ou caractéristiques sans étiquettes prédéfinies. Il s’agit d’une analyse exploratoire visant à trouver des modèles ou des structures dans les données. La classification consiste à attribuer des étiquettes prédéfinies à des points de données en fonction de leurs caractéristiques. L’objectif est d’apprendre une cartographie des caractéristiques d’entrée associées à un ensemble prédéfini de classes ou de catégories.

Dans le cas du clustering, le résultat est le regroupement des points de données en grappes (ou clusters), et l’algorithme ne connaît pas la véritable identité de ces grappes. Dans la classification, le résultat est un modèle qui, compte tenu de nouvelles données d’entrée, prédit la classe ou la catégorie à laquelle elles appartiennent sur la base de ce qu’il a appris au cours de la formation.

Le clustering est principalement utilisé dans la segmentation des clients, la segmentation des images et la détection des anomalies. La classification est utilisée dans la détection des spams, l’analyse des sentiments et le diagnostic médical.

Quels sont les principaux types d’algorithmes de clustering ?

Il existe plusieurs algorithmes de clustering principaux, chacun ayant des approches différentes à la formation de clusters. Voici certains des types les plus courants :

Clustering basé sur le partitionnement de données :

• K-Moyennes : Cet algorithme vise à répartir les données en K clusters, où K est un paramètre défini par l’utilisateur. Il assigne itérativement les points de données au centroïde du cluster le plus proche et met à jour les centroïdes sur la base de la moyenne des points de données dans chaque cluster. Il converge lorsque les centroïdes se stabilisent.
• K-Médoïdes : Similaire à K-moyennes, mais au lieu d’utiliser les centres, K-médoïdes sélectionne les vrais points de données (médoïdes) comme représentants du cluster, ce qui le rend plus robuste face aux valeurs aberrantes.
• Données diffuses C-moyennes (FCM) : FCM est un algorithme de clustering souple qui attribue des points de données à plusieurs clusters avec des degrés d’appartenance variables, représentant l’incertitude des attributions point-cluster.

Clustering hiérarchique :

• Agglomératif : Le clustering hiérarchique agglomératif commence par considérer chaque point de données comme son propre cluster, puis fusionne de manière itérative les clusters similaires, formant une structure arborescente appelée dendrogramme. Le processus se poursuit jusqu’à ce que tous les points de données appartiennent à un seul cluster.
• Divisé : Le clustering hiérarchique divisé commence avec tous les points de données dans un cluster et les divise récursivement en clusters plus petits jusqu’à ce que chaque point de données soit un cluster distinct.

Clustering basé sur la densité :

• DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) : DBSCAN regroupe les points de données en fonction de leur densité et de leur connectivité. Les points se situant dans la densité de voisinage spécifiée sont considérés comme des points centraux, tandis que les points dont le nombre de voisins est insuffisant sont considérés comme des valeurs aberrantes (bruit).
• OPTICS (Ordering Points To Identify the Clustering Structure): OPTICS est une extension de DBSCAN, qui produit un graphique d’accessibilité permettant d’identifier les différentes densités dans les données, ce qui permet un clustering plus souple.
  

Clustering en grille :

• STING (Grille d’informations statistiques) : Le STING divise l’espace de données en une grille multidimensionnelle et regroupe les points dans chaque cellule de la grille, ce qui réduit la complexité des calculs de distance.

Clustering basé sur des modèles :

• Modèle de mélange gaussien (GMM – Gaussian Mixture Model) : Le GMM suppose que les points de données de chaque cluster suivent une distribution gaussienne. Il trouve le mélange optimal de distributions gaussiennes pour représenter les données.

Espérance-Maximisation (EM) : La méthode EM est utilisée pour estimer les paramètres du GMM et est couramment utilisée dans le clustering basé sur des modèles.

Chaque type d’algorithme de clustering a ses forces et ses faiblesses, et le choix de l’algorithme dépend souvent de la nature des données et du problème spécifique.

Où et quand utilise-t-on le plus souvent le clustering ?

Le clustering est utilisé dans différents domaines et applications, tels que :

• Segmentation client : Les entreprises utilisent le clustering pour segmenter les clients en fonction du comportement, des préférences ou des données démographiques, permettant des stratégies de marketing ciblées.
• Systèmes de recommandation : Le clustering peut être utilisé pour regrouper des utilisateurs ayant des centres d’intérêt similaires afin de fournir des recommandations personnalisées.
• Génomique : Le clustering est utilisé pour regrouper les gènes ayant des profils d’expression similaires, ce qui facilite les études biologiques.
• Analyses d’images et de vidéos : Le clustering est utilisé dans la segmentation d’images, la reconnaissance d’objets et le résumé de vidéos.
• Détection des anomalies : Le clustering permet d’identifier des schémas inhabituels ou des valeurs aberrantes dans les transactions financières ou le trafic réseau, indiquant des fraudes potentielles ou des menaces pour la cybersécurité.

Conclusion

Le clustering est une puissante technique d’apprentissage non supervisée qui permet de regrouper des points de données similaires en clusters sur la base de leurs similitudes. Elle est largement utilisée dans diverses applications, telles que la segmentation des clients, l’analyse d’images, la détection d’anomalies, etc. Le clustering facilite l’exploration des données, la découverte de modèles et les processus de prise de décisions dans tous les domaines en organisant les données en groupes significatifs.

L’exploration et la compréhension des différences entre ces algorithmes de clustering permettent aux scientifiques des données de sélectionner la méthode la plus appropriée pour leurs tâches spécifiques de clustering.