Exemple Pratique de K-means : Étude de Cas
Cet exemple pratique de l'algorithme K-means illustre comment appliquer cette méthode de clustering dans un scénario réel. À travers une étude de cas, les lecteurs comprendront les étapes clés pour regrouper des données, analyser les résultats et en tirer des conclusions. Cet article est conçu pour les étudiants et professionnels intéressés par l'application de techniques de data science.
Algorithms - K-means Example- 1. Contexte et motivation de l'étude
- 2. Données utilisées pour l'exemple
3 travail à réaliser. il s’agit d’implémenter en c l’algorithme des centres mobiles (k-means) pour la classification automatique d’un ensemble de données (x1, . . . , xn) k-means minimise le critère d’erreur (distorsion) suivant par rapport aux centres des classes ψ = (μ1, . . . , μk) et les classes z = (z1, . . . , zn) : (z ...
- 4. Choix du nombre de clusters
- 5. Application de l'algorithme K-means
- 6. Analyse des clusters obtenus
- 7. Visualisation des résultats
- 8. Réflexions sur l'interprétation des données
- 9. Limitations rencontrées
- 10. Leçons apprises à partir de l'exemple
- 11. Suggestions pour des recherches futures.
L'objectif de ce travail est d'implémenter l'algorithme des centres mobiles (connu sous le nom de k-means) pour la classification automatique (en anglais
Dans cette étude nous utiliserons seulement la base d'entrainement dans le cadre de la classification non supervisée avec une méthode classique (k-means) puis
Comment fonctionne l'algorithme k-means ?
L’algorithme k-means commence par initialiser « k » centres de cluster de façon aléatoire. (le nombre k est une variable d’entrée et les emplacements peuvent également être donnés en entrée). À chaque passage de l’algorithme, on assigne chaque point à son centre de cluster le plus proche.
Qu'est-ce que k-means ?
K-means est un algorithme de quantification vectorielle (clustering en anglais). k-means est un algorithme de minimisation alternée qui, étant donné un entier k, va chercher à séparer un ensemble de points en k clusters (figure 3.1). fig. 3.1. clustering sur un ensemble de points 2d, 3 clusters.
Orsion. l'algorithme k-means consiste en une minimisation alternee entre et z : { etape 0 : choix d'une matrice de maniere aleatoire { etape 1 : minimisation de j par rapport a z (revient a assigner chaque point xi au cluster le plus proche) { etape 2 : minimisation de j par rapport a : k. pi.
Qu'est-ce que l'algorithme de clustering k-means ?
L'algorithme de clustering k-means regroupe les objets ou les points de données similaires en grappes. cette approche est populaire pour les données numériques multivariées.
Qu'est-ce que l'algorithme du K-means ?
L'algorithme du k-means est un algorithme très utilisé en clustering. il fonctionne généralement bien, il est rapide et relativement simple à comprendre. il est non déterministe, c'est-à-dire que les clusters obtenus peuvent changer légèrement si on relance l'algorithme plusieurs fois.
Qu'est-ce que la valeur optimale de K ?
La valeur optimale de k est celle qui donne le score de silhouette moyen le plus élevé. celui-ci vous indique le nombre de grappes, ou la valeur de k qui donne le meilleur ajustement global pour les données. vous pouvez mettre en œuvre l’algorithme des k-moyennes en python.
Quel est l'algorithme le plus utilisé en clustering ?
Commençons avec l'algorithme le plus célèbre en clustering : l'algorithme k-means, ou algorithme des centres mobiles en français. vous allez voir, il est très intuitif et facile à comprendre. il faut tout d'abord déterminer combien de groupes on souhaite trouver : on appelle ce nombre k .
What is k-means clustering?
K-means clustering is a popular unsupervised machine learning algorithmused for partitioning a dataset into a pre-defined number of clusters. The goal is to group similar data points together and discover underlying patterns or structures within the data
How k-means clustering works?
Here’s how it works: 1. Initialization: Start by randomly selecting K points from the dataset. These points will act as the initial cluster centroids. 2. Assignment: For each data point in the dataset, calculate the distance between that point and each of the K centroids. Assign the data point to the cluster whose centroid is closest to it
Objective of k means clustering
The main objective of k-means clustering is to partition your data into a specific number (k) of groups, where data points within each group are similar and dissimilar to points in other groups. It achieves this by minimizing the distance between data points and their assigned cluster’s center, called the centroid. Here’s an objective: 1
What is clustering?
Cluster analysis is a technique used in data mining and machine learning to group similar objects into clusters
How is clustering an unsupervised learning problem?
Let’s say you are working on a project where you need to predict the sales of a big mart: Or, a project where your task is to predict whether a loan will be approved or not: We have a fixed target to predict in both of these situations
Properties of k means clustering
How about another example of k-means clustering algorithm? We’ll take the same bank as before, which wants to segment its customers. For simplicity purposes, let’s say the bank only wants to use the income and debt to make the segmentation
Applications of clustering in real-world scenarios
Clustering is a widely used technique in the industry. It is being used in almost every domain, from banking and recommendation enginesto document clustering and image segmentation.
Understanding the different evaluation metrics for clustering
The primary aim of clustering is not just to make clusters but to make good and meaningful ones. We saw this in the below example: Here, we used only two features, and hence it was easy for us to visualize and decide which of these clusters was better. Unfortunately, that’s not how real-world scenarios work
Implementing k-means clustering in python from scratch
Time to fire up our Jupyter notebooks (or whichever IDE you use) and get our hands dirty in Python! We will be working on the loan prediction dataset that you can download here. I encourage you to read more about the dataset and the problem statement here. This will help you visualize what we are working on (and why we are doing this)
Challenges with the k-means clustering algorithm and
The k value in k-means clustering is a crucial parameter that determines the number of clusters to be formed in the dataset. Finding the optimal k value in the k-means clusteringcan be very challenging, especially for noisy data. The appropriate value of k depends on the data structure and the problem being solved
Contexte général
Beaucoup de choses autour de nous peuvent être catégorisées comme « ceci et cela« . Pour être moins vagues et plus spécifiques, nous avons des groupements qui peuvent être binaires ou plus de deux, comme un type de base de pizza ou un type de voiture que vous pourriez vouloir acheter
Qu’est-ce que le clustering ?
Le clusteringconsiste à regrouper selon un lien (critère) de similarité, une grande quantité de données en plusieurs sous-ensembles appelés clusters. Les éléments contenus dans un cluster sont similaires les uns aux autres, mais différents des éléments des autres clusters
Les fonctions de distance en clustering
La plupart des techniques de clustering utilisent la distance euclidienne comme mesure de similarité. La distance entre deux instances a et b avec kattributs est définie comme la somme des différences au carré de chacun de leurs attributs, exprimée par la formule suivante : Où aiet bi(i = l, n) sont les attributs des instances a et brespectivement
Qu’est-ce que k-means ?
K-Means est un algorithme simple d’apprentissage non supervisé utilisé pour résoudre les problèmes de clustering. Il suit une procédure simple consistant à classer un ensemble de données dans un nombre de clusters, défini par la lettre « k« , qui est fixé au préalable. On positionne ensuite les clusters comme des points
Pourquoi kmeans ?
L’algorithme de clustering K-means est déployé pour découvrir des groupes qui n’ont pas été explicitement définis. Aujourd’hui, on l’utilise activement dans une grande variété d’applications commerciales, notamment : 1. La segmentation de la clientèle: on regroupe les clients afin de mieux adapter les produits et les offres ; 2
Comment fonctionne k means
L’algorithme K-means identifie un certain nombre de centroïdes dans un ensemble de données, un centroïdeétant la moyenne arithmétique de tous les points de données appartenant à un cluster particulier
Qu’est-ce que le minibatchkmeans ?
Le MiniBatchKMeans est une variante de l’algorithme KMeans, qui utilise de petits lots pour réduire le temps de calcul tout en essayant d’optimiser la même fonction objective. Le mini-lot est un sous-ensemble des données d’entrée, qui est échantillonné au hasard à chaque itération d’apprentissage
Clustering d’iris en python
Nous allons utiliser le jeu de données des plantes d’iris. Cet ensemble de données se compose de quatre champs, à savoir la longueur du sépale, la largeur du sépale, la longueur du pétale et la largeur du pétale
Les limites de kmeans
Malgré ses nombreux avantages, K-Means montre certaines limites, à savoir : 1. On ne peut l’utiliser que lorsque l’on peut définir la valeur moyenne du cluster, ce qui peut ne pas convenir à certaines applications ; 2. Dans l’algorithme K-means, on donne K à l’avance, et le choix de cette valeur K est très difficile à estimer
Conclusion
Voilà, nous arrivons au terme de cet article. Nous avons donc abordé l’une des techniques de clustering les plus populaires : K-Means. Vous avez découvert ses mécanismes internes, vous l’avez mis en œuvre à l’aide d’un ensemble de données en Python. Bref, cet algorithme n’a plus aucun secret pour vous
