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K-means clustering

Définition :

Le K-means clustering est un algorithme d'apprentissage non supervisé utilisé en analyse de données pour regrouper un ensemble de points de données en K clusters distincts, en minimisant la somme des carrés des distances entre chaque point et le centre du cluster auquel il est assigné.

Comprendre le K-means clustering en intelligence artificielle

Le K-means clustering est un algorithme largement utilisé en analyse de données et en intelligence artificielle pour regrouper un ensemble de données en clusters, de manière à minimiser la variance intra-cluster.

Cet algorithme est itératif et vise à partitionner les données en K groupes (clusters) où chaque observation appartient au cluster dont le centre (centroid) est le plus proche. Le K dans K-means représente le nombre de clusters souhaité.

Fonctionnement de l'algorithme K-means :

L'algorithme K-means opère en plusieurs étapes :

Les centroids initiaux sont choisis aléatoirement parmi les points de données.

Chaque observation est assignée au cluster dont le centroïde est le plus proche en termes de distance, généralement calculée comme la distance euclidienne.

Les centroids de chaque cluster sont recalculés en tant que moyenne de tous les points appartenant à ce cluster.

L'algorithme itère jusqu'à ce qu'il n'y ait plus de changement significatif dans l'affectation des points aux clusters ou que le nombre maximum d'itérations soit atteint.

Applications du K-means clustering :

Le K-means clustering est largement utilisé dans divers domaines tels que la segmentation de la clientèle, l'analyse de l'image et la bioinformatique. Il offre une méthode efficace pour regrouper des données non étiquetées en clusters significatifs.

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