Clustering et classification
3.4. Clustering et classification
Introduction
Le clustering et la classification sont deux techniques fondamentales et complémentaires en machine learning pour l'organisation et l'analyse des données. Bien qu'elles aient des objectifs et des méthodes distincts, elles sont souvent utilisées ensemble pour fournir des insights significatifs et exploitables à partir de grands ensembles de données.
Clustering
Le clustering est une méthode de partitionnement non supervisé qui consiste à regrouper des observations en clusters ou groupes. Les éléments d'un même cluster sont similaires entre eux, tandis que ceux de clusters différents sont aussi dissemblables que possible.
Applications du Clustering :
- Segmentation de marché : Identifier des groupes distincts de clients avec des comportements similaires.
- Détection de fraudes : Regrouper des transactions inhabituelles pour identifier des activités potentiellement frauduleuses.
- Analyse de réseaux sociaux : Délimiter des communautés d'utilisateurs ayant des interactions fréquentes.
Méthodes courantes de Clustering :
- Kmeans : Assigner des points à K clusters en minimisant la distance intracluster.
- DBSCAN : Basé sur la densité des points pour déterminer des clusters de formes arbitraires.
- Hierarchical clustering : Construire une hiérarchie de clusters en fusionnant ou divisant successivement des clusters.
Classification
La classification est une technique d'apprentissage supervisé qui consiste à attribuer une étiquette à chaque observation en fonction d'exemples préétiquetés.
Applications de la Classification :
- Filtrage de spam : Distinguer les emails indésirables des emails légitimes.
- Reconnaissance d'images : Identifier des objets dans des images.
- Prévision de défaut de crédit : Prédire si un client remboursera un prêt ou non.
Méthodes courantes de Classification :
- Régression logistique : Utilisée pour les problèmes de classification binaire.
- Machines à vecteurs de support (SVM) : Trouver l'hyperplan qui sépare les classes de manière optimale.
- Arbres de décision : Utiliser des règles ifthen pour segmenter les données en sousgroupes homogènes.
Comparaison et Complémentarité
Clustering et classification peuvent être complémentaires :
Le clustering peut être utilisé en amont pour découvrir des motifs cachés dans les données, tandis que la classification peut ensuite exploiter ces motifs pour étiqueter de nouvelles données.
Ils peuvent être utilisés ensemble dans des algorithmes hybrides pour améliorer la précision et la robustesse des modèles.