Tout ce qu'il faut savoir sur l'algorithme K-Means !

Qu'est-ce que K-Means ?

K-Means est un algorithme de machine learning qui permet de regrouper des individus sans a priori. Contrairement à certains algorithmes de machine learning, il ne permet pas de prédire un résultat puisqu'il fait partie de la catégorie des méthodes non supervisées. K-Means crée des groupes d'individus homogènes (clusters) à partir des données proposées. En machine learning, il est utilisé pour le partitionnement des données en fonction des ressemblances et en fonction du set clustering. Il fait intervenir une technique d'apprentissage automatique non supervisée.

L'algorithme permet d'administrer un traitement différent en tenant compte des profils d'une population cible. À partir d'un ensemble de données et de « K » groupes, cet algorithme d'apprentissage automatique non supervisé permet de segmenter différents éléments en plusieurs groupes. Ce regroupement est réalisé en minimisant la distance euclidienne entre un objet donné et le centre du cluster.

La constitution des clusters place une fonction sous le principe de l'exclusivité d'appartenance. En d'autres termes, une même donnée ne peut être retrouvée dans deux différents groupes. Ici, les algorithmes ne sont pas programmés pour prédire une certaine valeur en se basant sur une analyse. K-Means permet plutôt de déterminer des patterns dans les données afin de les rassembler selon les similarités. Comme tout algorithme, K-Means possède un mode de fonctionnement bien défini.

Fonctionnement de K-Means

K-Means est un algorithme itératif qui minimise la somme des distances entre le centroïde et les individus. Le résultat final est conditionné par le choix initial des centroïdes. Il s'agit de l'élément central de l'algorithme. C'est un point du jeu de donnée qui sera désigné comme le centre d'un cluster. L'appartenance à un cluster sera donc définie en fonction d'un centroïde. En ce qui concerne la distance, c'est un élément de l'algorithme qui associe un nombre réel positif à un couple de vecteurs. La distance la plus connue est la distance euclidienne. Elle est utilisée comme mesure de similarité dans la plupart des techniques de clustering.

Dans un ensemble de points par exemple l'algorithme de clustering change les points de chaque groupe jusqu'à diminution de la somme. En choisissant la bonne valeur K du nombre de clusters, on obtient un ensemble de groupe clairement séparé et compact. K-Means est généralement utilisé sur pour l'analyse des données quantitatives. L'algorithme identifie dans un ensemble de données un certain nombre de centroïdes. C'est la moyenne arithmétique de tous les objets de données qui appartiennent à un cluster. Chaque point de donnée est attribué au cluster le plus proche. L'algorithme essaie au maximum de maintenir les clusters aussi petits que possible. Dans le même temps, les autres groupes sont maintenus aussi différents possible.

L'algorithme de machine learning lance l'initialisation de plusieurs centres de clusters de façon aléatoire. Chaque point est assigné à son centre de clusters le plus proche à chaque passage de l'algorithme. Les centres sont ensuite mis à jour à travers un calcul. L'algorithme k-Means se répétera jusqu'à ce que l'on obtienne un changement minimum des centres de clusters. La méthode K-Means peut être utilisée pour la quantification vectorielle. Cependant, cela implique de bien identifier le nombre de clusters.

Déterminez le nombre de clusters

La détermination du nombre de clusters permet de garantir que les données sont divisées efficacement et correctement. Une valeur appropriée de ce nombre « K » aide à maintenir un bon équilibre entre la compressibilité et la précision. Voici deux méthodes de calcul qui peuvent être utilisées pour déterminer le nombre de clusters.

La Méthode du coude

Elle est basée sur le fait que la somme de la variance intraclusters peut être réduite grâce à l'augmentation du nombre de clusters. Plus il est élevé, plus il permet d'extraire des groupes plus fins à partir de l'analyse d'objets de données qui ont plus de similarité entre eux. On utilise le point de retournement de la courbe de la somme des variances pour choisir le bon nombre de clusters.

Le Score de silhouette

Cette méthode permet d'évaluer la qualité des clusters créés grâce aux algorithmes de clustering. Compris entre [-1,1], le score silhouette est parfois utilisé pour trouver la valeur optimale du nombre de clusters « k ». Pour ce faire, on considère la valeur de « k » ayant le score de silhouette le plus proche de 1.

Quand utiliser K-Means ?

La plupart des algorithmes de clustering ont été conçus pour regrouper des éléments similaires dans un groupe. Ces éléments sont encodés dans une matrice de données. L'algorithme K-Means est utilisé dans de nombreux domaines. On s'en sert pour la segmentation de la clientèle en fonction de certains critères comme les habitudes d'achat ou la démographie. En data mining, le clustering est utilisé lors de l'exploitation des données pour identifier les individus similaires.

Le clustering de document permet de regrouper des fichiers en fonction de leur contenu. C'est la même technique qui est utilisée par Google Actualité pour regrouper les documents par thématiques. Dans une analyse descriptive, K-Means est utilisé pour structurer des données. Lorsque le dataset à segmenter est trop volumineux pour une méthode hiérarchique, il est possible d'utiliser un algorithme de clustering comme k-Means. Enfin, l'algorithme peut être utilisé pour visualiser rapidement des groupes d'individus.

Comment apprendre K-Means ?

Le clustering est une discipline de machine learning qui permet de séparer les données en des groupes homogènes ayant des caractéristiques identiques. Il s'agit d'un domaine très apprécié en marketing puisqu'il permet de détecter des comportements particuliers à partir de la segmentation. Les algorithmes de clustering comme K-Means ne sont pas faciles à utiliser. Voilà pourquoi une formation est nécessaire pour apprendre à les maîtriser. La formation data permet de mieux interpréter les données et de maîtriser les principaux algorithmes de clustering.

Les modèles d'apprentissage automatiques sont aujourd'hui utilisés par de nombreuses entreprises pour la détection des anomalies et la segmentation client. Il devient ainsi primordial d'avoir des connaissances sur les différents algorithmes de machine learning si l'on souhaite devenir Data Scientist ou faire carrière dans tout autre métier de la data. Il existe aujourd'hui de nombreuses formations data pour apprendre K-Means. Les modules proposés par Jedha sont les plus recommandés aujourd'hui sur le marché. Le cours d'introduction aux data science permet d'avoir de bonnes bases en clustering et offre aux étudiants les compétences nécessaires pour réaliser leur premier projet data.

Une formation certifiante en data science, data engineering et en data analyse permet d'avoir les connaissances nécessaires sur les algorithmes de clustering comme K-Means. Quel que soit le niveau initial de l'étudiant, les formations Jedha lui permettent d'augmenter rapidement ses connaissances. Les étudiants apprennent à résoudre des problèmes complexes liés aux data sciences.

K-Means est un algorithme de clustering et de machine learning très apprécié par les data scientistes. Il est en effet utilisé pour la résolution des problèmes de clustering et pour le traitement de grands ensembles de données. Les formations data proposées par Jedha sont les plus adaptées pour avoir une parfaite maîtrise de cet algorithme. Elles permettent aux étudiants d'assimiler correctement les compétences acquises afin de pouvoir gérer en toute autonomie un projet data. Que ce soit à plein temps ou à temps partiel, les étudiants ont la possibilité de suivre les cours en présentiel ou à distance.