Application du clustering hiérarchique dans l'apprentissage automatique

Le clustering hiérarchique est une méthode d'apprentissage non supervisée utilisée pour regrouper des objets dans un ensemble de données en fonction de leur similarité. Cette méthode fonctionne en divisant progressivement l'ensemble de données en sous-ensembles de plus en plus petits, formant finalement une structure hiérarchique où chaque sous-ensemble peut être considéré comme un cluster. Le regroupement hiérarchique comprend deux types : agglomératif et divisif. Le clustering hiérarchique agglomératif commence avec chaque objet en tant que cluster initial, puis fusionne progressivement les clusters similaires jusqu'à ce que tous les objets soient fusionnés en un seul cluster. Le clustering hiérarchique schizoïdal commence avec l'ensemble des données en tant que cluster initial, puis divise progressivement le cluster en clusters plus petits jusqu'à ce que chaque objet forme un cluster distinct. Les méthodes de clustering hiérarchique peuvent offrir une flexibilité concernant le nombre de clusters tout en étant également capables de capturer

Le clustering hiérarchique aggloméré est une approche ascendante qui utilise chaque point de données comme point de départ distinct pour le clustering, en fusionnant progressivement les clusters présentant une grande similarité. pour former de grands clusters ou atteindre le nombre de clusters requis. Cette méthode a l’avantage de s’adapter à des clusters de formes arbitraires et ne nécessite pas de préciser au préalable le nombre de clusters. Cependant, il est très sensible au bruit et aux valeurs aberrantes et souffre d’une grande complexité informatique. Par conséquent, lors de l’application d’un clustering hiérarchique agglomératif, les données doivent être prétraitées pour éliminer le bruit et les valeurs aberrantes, tout en prêtant attention à la consommation des ressources informatiques.

Le clustering hiérarchique schizoïdal est une méthode descendante qui permet d'obtenir un clustering en divisant progressivement l'ensemble des données en sous-ensembles de plus en plus petits. Il présente l’avantage d’être insensible au bruit et aux valeurs aberrantes et d’avoir une faible complexité de calcul. Cependant, l’inconvénient du clustering hiérarchique schizotypique est qu’il ne peut pas s’adapter à des clusters de formes arbitraires et nécessite de spécifier à l’avance le nombre de clusters.

Le cœur du regroupement hiérarchique est la mesure de similarité. Les méthodes de mesure courantes incluent la distance euclidienne, la distance de Manhattan et la similarité cosinus. Ces mesures sont utilisées dans le processus de clustering pour calculer la distance ou la similarité entre les clusters afin de déterminer la fusion ou le partitionnement des clusters. Le clustering hiérarchique construit une hiérarchie de clustering en fusionnant ou en divisant continuellement des clusters, chaque niveau représentant un nombre différent de clusters.

Les principales étapes de l'algorithme de clustering hiérarchique comprennent :

1 Calculer la matrice de distance ou de similarité entre les échantillons.

2. Traitez chaque échantillon comme un cluster et construisez un arbre de clustering initial.

3. Répétez les étapes suivantes jusqu'à ce qu'un cluster soit formé :

• a Calculez la distance ou la similarité entre tous les clusters de l'arbre de clustering actuel.
• b. Fusionnez les deux groupes ayant la plus petite distance ou similitude.
• c. Mettez à jour l'arborescence de clustering.
• d. Déterminez le nombre ou le seuil de clusters et divisez les clusters selon vos besoins.

Dans les applications pratiques, le clustering hiérarchique est souvent utilisé dans la segmentation d'images, le clustering de textes, la bioinformatique, l'analyse des réseaux sociaux et d'autres domaines. Par exemple, le regroupement hiérarchique peut être utilisé pour regrouper un ensemble de documents texte en groupes thématiquement liés, ou pour segmenter un ensemble d'images en régions liées. En bioinformatique, le regroupement hiérarchique peut être utilisé pour analyser les données d'expression génique afin de déterminer quels gènes sont liés les uns aux autres, identifiant ainsi des ensembles de gènes associés à des maladies spécifiques.

En bref, le clustering hiérarchique est une méthode courante d'apprentissage automatique non supervisé qui peut diviser un ensemble de données en différents clusters en fonction de la similarité et former une hiérarchie de clustering. Le clustering hiérarchique aggloméré et le clustering hiérarchique de division sont deux méthodes de clustering hiérarchique courantes. Dans les applications, le clustering hiérarchique peut être utilisé dans la segmentation d'images, le clustering de textes, la bioinformatique, l'analyse des réseaux sociaux et d'autres domaines.

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