Pourquoi le K-Means ?

Le k-means est l'algorithme de clustering le plus simple. Il permet de réaliser des analyses non supervisées, de regrouper les individus ayant des caractéristiques similaires. C'est surement la méthode la plus connue et bien souvent quand on doit créer des groupes d'individus on commence par le k-means. Quelle est la différence entre KNN et K-Means ? D'une part, KNN fait appel à un mode d'apprentissage supervisé : les données doivent être étiquetées en amont. D'autre part, la méthode KNN est surtout utilisée pour les problèmes de classification et de régression, alors que K-means sert exclusivement au partitionnement de données.

Quelle est la première étape à réaliser dans le clustering hiérarchique ?

LA CLASSIFICATION HIÉRARCHIQUE NON SUPERVISÉE. La première étape de cette méthode consiste à définir un tableau de distances ou de dissemblances entre les individus, qui sera recalculé à chaque étape.

Comment choisir le nombre de clusters ? Une méthode simple pour calculer le nombre de clusters consiste à définir la valeur à environ √(n/2) pour un ensemble de données de 'n' points. Dans la suite de l'article, deux méthodes ont été décrites et implémentées en Python pour déterminer le nombre de clusters en data mining.

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Comment fonctionne le KNN ?

L'idée est la suivante : à partir d'une base de données étiquetées, on peut estimer la classe d'une nouvelle donnée en regardant quelle est la classe majoritaire des k données voisines les plus proches (d'où le nom de l'algorithme). Le seul paramètre à fixer est k, le nombre de voisins à considérer (voir figure). Pourquoi faire une CAH ? La classification ascendante hiérarchique (CAH) est une méthode de classification qui présente les avantages suivants : On travaille à partir des dissimilarités entre les objets que l'on veut regrouper. On peut donc choisir un type de dissimilarité adapté au sujet étudié et à la nature des données.

Quel est l'avantage de l'algorithme de classification par HCA ?

L'avantage de la CAH est qu'elle permet d'obtenir une hiérarchie de partitions et ainsi de choisir le nombre de classes optimal.