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Algorithme K-Moyennes

Comment fonctionne l'algorithme K-Means ?
K-Means est un algorithme itératif qui minimise la somme des distances entre le centroïde et les individus.
Le résultat final est conditionné par le choix initial des centroïdes.
Il s'agit de l'élément central de l'algorithme.
C'est un point du jeu de donnée qui sera désigné comme le centre d'un cluster.
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.
Quels sont les algorithmes de clustering ?
Les algorithmes de clustering les plus courants sont le K-Means, les algorithmes de maximisation de l'espérance (de type EM, comme les mixtures gaussiennes) et les partitions de graphes.
Les k-moyennes sont notamment utilisées en apprentissage non supervisé où l'on divise des observations en k partitions.
Les nuées dynamiques sont une généralisation de ce principe, pour laquelle chaque partition est représentée par un noyau pouvant être plus complexe qu'une moyenne.

K-means (ou K-moyennes) : C'est l'un des algorithmes de clustering les plus répandus. Il permet d'analyser un jeu de données caractérisées par un ensemble de descripteurs, afin de regrouper les données “similaires” en groupes (ou clusters).

Algorithme K-Moyennes

Comment fonctionne l'algorithme K-Means ?

Quelle est la différence entre KNN et K-Means ?

Quels sont les algorithmes de clustering ?