Quels sont les types d’analyse cluster ?

Il existe cinq principaux types d'analyse de cluster : Regroupement hiérarchique (basé sur la distance) Regroupement partitionnel (k-moyennes, k-médoïdes, c-moyennes floues) Regroupement de densité (DBSCAN, OPTICS) Regroupement spectral (carte caractéristique de Lapura) Autre regroupement algorithmes (basés sur des modèles, des réseaux de neurones)

Types d'analyse de cluster

L'analyse de cluster est une technique d'apprentissage automatique non supervisée utilisée pour regrouper des points de données en groupes avec des catégories ayant des caractéristiques similaires. Il existe de nombreux algorithmes de clustering, chacun ayant ses propres avantages et inconvénients.

Regroupement hiérarchique

• Basé sur la distance : Utilise une métrique de distance telle que la distance euclidienne ou la similarité cosinus pour déterminer la similarité entre les points de données.
• Agglomération : Partez de chaque point de données et fusionnez progressivement les clusters les plus similaires jusqu'à ce que le nombre de clusters souhaité soit atteint.
• Split : Commencez avec un cluster contenant tous les points de données et divisez-le progressivement jusqu'à ce que le nombre de clusters souhaité soit atteint.

Partition Clustering

• k-mean : Attribuez des points de données à k clusters, le centre de chaque cluster étant la moyenne de tous les points de données du cluster.
• k-center point : Attribuez des points de données à k clusters, et le centre de chaque cluster est le centroïde (médiane) de tous les points de données du cluster.
• C-means flous : permet aux points de données d'appartenir à plusieurs clusters, dont l'appartenance est représentée par une valeur floue (0 à 1).

Density Clustering

• DBSCAN : Regroupez les points de données en régions à haute densité, et ces régions sont séparées par des régions à faible densité.
• OPTIQUE : Organisez les points de données dans une hiérarchie en calculant la densité de chaque point de données et de ses voisins.

Regroupement spectral

• Basé sur des graphiques : Représentez les points de données sous forme de nœuds dans un graphique et utilisez des techniques de théorie des graphes pour identifier les clusters.
• Carte propre laplacienne : Construisez une matrice laplacienne en utilisant la matrice de similarité des points de données, puis effectuez une décomposition propre pour identifier les clusters.

Autres algorithmes de clustering

• Basés sur un modèle : Utilisez des modèles statistiques tels que les modèles de mélange gaussien pour regrouper les données.
• Réseau neuronal : Utilise une architecture de réseau neuronal pour apprendre les similitudes entre les points de données.

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