- Clustering
- Le clustering est une tâche d'apprentissage automatique non supervisé qui consiste à regrouper des échantillons similaires en fonction de leurs caractéristiques.
- Le clustering est utilisé dans des application comme la segmentation de marché, la détection d'anomalies et l'analyse de données.
- Il existe plusieurs algorithmes de clustering, tels que le k-moyennes, la classification ascendante hiérarchique et le partitionnement de données.
- Le clustering peut être utilisé pour découvrir des motifs et des structures dans les données, et pour réduire la dimensionnalité des données.
Explication simplifiée
Imagine que tu es un propriétaire d'une boutique de bonbons et que tu veux regrouper tes clients en différents groupes en fonction de leurs préférences de bonbons.
Tu peux utiliser un algorithme de clustering pour aider à regrouper tes clients. Les algorithmes de clustering sont des outils qui examinent les caractéristiques de chaque client, telles que les bonbons qu'ils achètent le plus souvent, et les regroupent en différents "clusters" en fonction de ces caractéristiques.
Dans notre exemple, l'algorithme de clustering pourrait regrouper tes clients en différents groupes, tels que les amateurs de chocolat, les amateurs de réglisse, et les amateurs de bonbons acidulés.
