Dans la classification, les données sont regroupées en analysant les objets de données dont l'étiquette de classe est connue. Le clustering analyse les objets de données sans connaître l'étiquette de classe.
Définition du Clustering
Le clustering est une méthode d'analyse statistique utilisée pour organiser des données brutes en silos homogènes. A l'intérieur de chaque grappe, les données sont regroupées selon une caractéristique commune.
Contrairement au k-means, la classification hiérarchique ne nécessite pas de déterminer un nombre de classes au préalable. En effet, en jouant sur la profondeur de l'arbre, on peut explorer différentes possibilités et choisir le nombre de classes qui nous convient le mieux.
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.
L'étape ACP peut être considérée comme une étape réduisant le bruit de fond dans les données, ce qui peut conduire à une classification plus stable.
L'objectif de la classification supervisée est principalement de définir des règles permettant de classer des objets dans des classes à partir de variables qualitatives ou quantitatives caractérisant ces objets. Les méthodes s'étendent souvent à des variables Y quantitatives (régression).
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).
La classification non supervisée désigne un corpus de méthodes ayant pour objectif de dresser ou de retrouver une typologie existante caractérisant un ensemble de n observations, `a partir de p caractéristiques mesurées sur chacune des observations.
Le but que l'on se propose en faisant une classification est de rendre plus facile l'étude des objets que l'on classe, en les disposant dans un ordre qui, au moyen de quelques-uns d'entre eux, permette de se souvenir des autres.
Soigneusement planifiée, la classification permet l'utilisation plus efficace des données critiques et leur protection dans l'ensemble de l'entreprise ; elle participe également à la gestion des risques et des processus de connaissances légales et de conformité.
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.
Un cluster fournit du matériel haute performance, un débit très élevé et une latence très faible. À l'intérieur d'un cluster, les ordinateurs (également appelés « nœuds ») sont connectés les uns aux autres. Chaque nœud embarque plusieurs cœurs CPU. Un cœur exécute des instructions.
le regroupement d'ordinateurs en clusters permet de distribuer le traitement entre ceux-ci, ce qui offre la capacité au système de continuer à fonctionner malgré les défaillances, ce qui n'est pas le cas dans les architectures centralisées dans lesquelles la disponibilité de tout le système repose entièrement sur un ...
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.
Les méthodes de partitionnement font parties des trois familles d'outils d'analyse non supervisée les plus répandues avec la classification ascendante hiérarchique (CAH) et les méthodes à estimation de densité. , à partir de la structure même des données sans apport informatif d'une variable auxiliaire.
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.
La classification prédit des données non ordonnées tandis que la régression prédit des données ordonnées. La régression peut être évaluée en utilisant l'erreur quadratique moyenne. Au contraire, la classification est évaluée en mesurant la précision.
Les principaux critères de classification sont : le statut, la profession, la qualification ou la place dans la hiérarchie, la taille de l'entreprise, l'activité économique de l'entreprise...
L'invention de la nomenclature moderne "Systema Naturae" en 1735 : Carl von Linné (1707-1778) fonde la classification par l'observation de critères de ressemblance.
l'ACP est utilisé sur un tableau de données où toutes les variables sur tous les individus sont numériques. L'AFC, elle, s'utilise avec des variables qualitatives qui possèdent deux ou plus de deux modalités. L'AFC offre une visualisation en deux dimensions des tableaux de contingence.
Le but de l'ACP est de rechercher une approximation de la matrice de données initiale X(n,p), à n individus et p variables mesurées sur chaque individu, par une matrice de rang inférieur q.
L'ACP est notamment utilisée pour visualiser des corrélations entre les variables, et identifier des groupes homogènes ou à l'inverse des observations atypiques, en particulier des profils à première vue "cachés" à l'intérieur d'un jeu de données.