Durée: 12 mois
Rubrique: Analyste CRM relation client
Les algorithmes de clustering sont des méthodes d'analyse prédictive utilisées pour regrouper des ensembles de données en clusters ou segments, basés sur la similarité entre les éléments. Cette technique est particulièrement utile dans les domaines où identifier des segments distincts peut avoir une valeur pratique significative, comme le marketing, la biologie et l'analyse de texte.
Il existe plusieurs types d'algorithmes de clustering, chacun ayant ses propres caractéristiques et utilisations.
Le Kmeans est l'un des algorithmes de clustering les plus simples et les plus populaires. Il partitionne les données en K clusters distincts, où chaque observation appartient au cluster avec la moyenne la plus proche (centroïde). L'algorithme suit ces étapes principales :
Le clustering hiérarchique permet de créer une hiérarchie de clusters. Il existe deux approches :
Cette méthode est avantageuse car elle ne nécessite pas de spécifier le nombre de clusters au préalable.
L'algorithme DBSCAN identifie des clusters basés sur des zones de haute densité de points et peut détecter des outliers comme du bruit. Les étapes principales sont :
Les algorithmes de clustering offrent de nombreux avantages, tels que la capacité d'identifier des structures cachées sans étiquettes préexistantes. Cependant, ils présentent également des défis, comme le choix du nombre de clusters (pour Kmeans) ou la sensibilité aux outliers (dans le clustering hiérarchique).
Les applications pratiques du clustering sont vastes. En marketing, il permet de segmenter les clients pour des campagnes ciblées. En biologie, il aide à regrouper les gènes ayant des expressions similaires. En analyse de texte, il aide à organiser des documents méconnus en catégories logiques.
Les algorithmes de clustering sont des outils puissants dans l'arsenal de l'analyse prédictive. Ils permettent de découvrir des structures cachées au sein de données non étiquetées et offrent des insights précieux dans de nombreux domaines.