Quelles sont les méthodes d'analyse cluster ?

L'analyse cluster est une technique d'apprentissage non supervisée utilisée pour regrouper des points de données présentant des caractéristiques similaires. Les méthodes courantes d'analyse de cluster incluent : K-Means, le clustering hiérarchique, le clustering par décalage moyen, la méthode de Ward, DBSCAN, OPTICS et le clustering spectral.

Méthode d'analyse de cluster

L'analyse de cluster est une technique d'apprentissage non supervisée utilisée pour regrouper des points de données en clusters ayant des caractéristiques similaires. Les méthodes d'analyse de cluster suivantes sont couramment utilisées :

1. K-Means

K-Means est un algorithme de clustering basé sur des partitions qui attribue des points de données à k clusters définis à l'avance. L'algorithme attribue de manière itérative des points de données aux centres de cluster les plus proches, puis met à jour les centres de cluster jusqu'à ce que l'algorithme converge.

2. Clustering hiérarchique

Le clustering hiérarchique construit un clustering hiérarchique en fusionnant ou en divisant progressivement les points de données. Il produit un diagramme appelé dendrogramme qui montre les relations hiérarchiques des clusters.

3. Mean Shift Clustering

Mean Shift Clustering est un algorithme de clustering basé sur la distance qui détermine les clusters en calculant la distance de chaque point de données par rapport à tous les autres points de données. Il crée des clusters en fusionnant de manière itérative les points de données les plus proches.

4. Méthode de Ward

La méthode de Ward est un algorithme de clustering basé sur la variance qui détermine les clusters en minimisant la variance des données dans les clusters. Il crée des clusters en fusionnant de manière itérative des points de données avec une variance minimale.

5. DBSCAN

DBSCAN est un algorithme de clustering basé sur la densité qui identifie les régions à haute densité dans l'espace de données en tant que clusters. Il détermine le clustering en spécifiant le nombre minimum (epsilon) et le rayon (minPts) de points de données adjacents.

6. OPTICS

OPTICS est une extension de DBSCAN, qui fournit une vue hiérarchique de la structure de clustering. Il génère un graphique d'accessibilité en calculant la distance d'accessibilité de chaque point de données par rapport à tous les autres points de données.

7. Clustering spectral

Le clustering spectral est un algorithme qui utilise des techniques de théorie des graphes pour le clustering. Cela fonctionne en représentant les données sous forme de graphique, puis en utilisant les vecteurs propres du graphique pour déterminer les clusters.

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