Algorithmes de clustering
3.2. Algorithmes de clustering
Les algorithmes de clustering sont des méthodes de machine learning nonsupervisées utilisées pour regrouper des ensembles de données en un nombre spécifique de clusters. Ces clusters sont des groupes d'éléments ayant des similarités plus importantes entre eux qu'avec les éléments des autres groupes. Les algorithmes de clustering jouent un rôle crucial dans la recherche UX (Expérience Utilisateur) en permettant de segmenter les utilisateurs en groupes homogènes sur la base de leur comportement et de leurs préférences.
Types d'algorithmes de clustering
- Algorithmes de partitionnement :
- Kmeans : L'un des algorithmes de clustering les plus populaires. Il essaie de minimiser la variance intracluster, en attribuant chaque point de données au cluster le plus proche de lui.
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Kmedoids : Similaire au Kmeans, mais utilise des données réelles (medoids) plutôt que des centriodes, ce qui le rend plus robuste face aux points aberrants.
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Algorithmes hiérarchiques :
- Clustering Hiérarchique Agglomératif (HAC) : Il commence avec chaque point de données dans son propre cluster et fusionne les clusters par étapes jusqu'à ce qu'il ne reste plus qu'un seul cluster ou un nombre prédéterminé de clusters.
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Clustering Hiérarchique Divisif : L'approche est inverse à celle de l'aggomératif : il commence avec tous les points de données dans un unique cluster et divise ce cluster jusqu'à ce que les clusters individuels soient formés.
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Algorithmes basés sur la densité :
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DBSCAN (DensityBased Spatial Clustering of Applications with Noise) : Identifie les clusters en fonction des zones de densité de points de données. Il est efficace pour découvrir des clusters de forme arbitraire et est robuste aux points aberrants.
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Algorithmes basés sur le modèle :
- Gaussian Mixture Models (GMM) : Modèle les données sous forme de distribution gaussiennes et utilise des méthodes probabilistes pour assigner les points de données aux clusters respectifs.
Applications dans la recherche UX
- Segmentation des utilisateurs : Identifier différents segments d'utilisateurs sur la base de comportements ou de préférences pour personnaliser les expériences.
- Analyse des feedbacks utilisateurs : Grouper les retours utilisateurs semblables pour identifier les tendances et les besoins communs.
- Détection des anomalies : Trouver des comportements atypiques ou des erreurs d'utilisation qui peuvent nécessiter une attention particulière.
Avantages
- Permet de mieux comprendre les utilisateurs et leurs besoins spécifiques.
- Contribue à des décisions de conception basées sur des données réelles.
- Favorise l'optimisation des interfaces et l'amélioration continue.
Limites
- Choix subjectif du nombre de clusters.
- Problèmes de scalabilité avec des jeux de données très volumineux.
- Sensibilité aux outliers qui peuvent affecter les résultats de clustering.