Le clustering, ou regroupement en français, est une technique utilisée en statistique et en apprentissage automatique pour regrouper des objets similaires en groupes appelés clusters. Le but est de s’assurer que les objets dans un même groupe sont plus similaires entre eux qu’avec ceux des autres groupes. Voici une explication simple avec un exemple concret :
Exemple Concret : Regroupement de Fruits
Imaginons que vous ayez un panier de fruits avec différentes sortes de fruits : des pommes, des oranges, des bananes, et des raisins. Vous souhaitez regrouper ces fruits en fonction de leurs similarités.
Étapes de Clustering
- Collecte de Données : Tout d’abord, vous observez et notez des caractéristiques des fruits comme :
- Couleur (rouge, orange, jaune, vert)
- Taille (petite, moyenne, grande)
- Forme (ronde, allongée)
- Poids
- Choix des Critères de Similarité : Ensuite, vous définissez quels critères utiliser pour mesurer la similarité entre les fruits. Par exemple, vous pouvez décider de les regrouper en fonction de leur couleur et de leur forme.
- Application du Clustering : Il existe différentes méthodes de clustering, mais une des plus simples est le K-means. Voici comment cela fonctionne :
- Vous choisissez le nombre de clusters, disons 3.
- L’algorithme place 3 points initiaux appelés « centroïdes » aléatoirement dans l’espace des caractéristiques des fruits.
- Chaque fruit est ensuite associé au centroïde le plus proche.
- Les centroïdes sont déplacés au centre des fruits qui leur sont associés, et ce processus est répété jusqu’à ce que les centroïdes ne bougent plus.
Résultat
Après avoir appliqué le clustering, vous pourrez obtenir quelque chose comme :
- Cluster 1 : Pommes et raisins (petits à moyens, souvent ronds, couleur variée mais souvent rouge ou vert)
- Cluster 2 : Oranges (taille moyenne, rondes, couleur orange)
- Cluster 3 : Bananes (grandes, allongées, couleur jaune)
Pourquoi Utiliser le Clustering ?
Le clustering est très utile pour :
- Segmenter des clients en marketing (par exemple, regrouper des clients en fonction de leurs habitudes d’achat)
- Classer des documents ou des articles (par exemple, regrouper des articles de presse par sujet)
- Analyser des données biologiques (par exemple, regrouper des gènes avec des comportements similaires)
Conclusion
Le clustering est une méthode puissante pour organiser et comprendre des données en trouvant des similarités naturelles entre les objets. Ainsi, même sans être statisticienne, vous pouvez observer comment cette méthode aide à révéler des structures sous-jacentes dans des ensembles de données complexes.