Explication détaillée
K-means Clustering
Introduction
K-means est un algorithme de machine learning non supervisé utilisé pour regrouper des éléments dans des clusters ou groupes. L'objectif principal est d'organiser les données en groupes distincts où chaque élément appartient au groupe avec les caractéristiques les plus similaires.
Méthode
L'algorithme fonctionne en attribuant chaque point de données au moyen le plus proche. Il commence par initialiser k centroides, qui représentent le centre de chaque cluster. Ensuite, chaque donnée est affectée au centroïde le plus proche, suivi du recalcul des centroides pour les clusters nouvellement formés. Ce processus se répète jusqu'à ce que les centroides ne changent plus, atteignant une convergence.
Applications
- Analyse de marché : segmentation des clients en groupes ayant des comportements similaires.
- Traitement de l'image : réduction du bruit et compression des images.
- Analyse biomédicale : regroupement de gènes ou de structures biologiques similaires.
Limitations
Bien que K-means soit populaire pour sa simplicité et son efficacité, il présente des limites. L'algorithme est sensible à l'initialisation des centroides et peut aboutir à des résultats non optimaux si k n'est pas choisi correctement. De plus, K-means suppose que les clusters sont sphériques et de taille égale, ce qui n'est pas toujours le cas dans les ensembles de données réels.