Pouvez-vous expliquer le principe du fonctionnement de la méthode de clustering de données?

La clustering est une méthode de regroupement de données en clusters (groupes) de manière à ce que les objets à l’intérieur d’un même cluster soient aussi similaires que possible, et que les objets de clusters différents soient aussi dissemblables que possible.

Le principe de fonctionnement est généralement le suivant :

1. Définir le nombre de clusters (par exemple, k).
2. Initialiser les centres des clusters (par exemple, aléatoirement).
3. Assigner chaque point de données au centre le plus proche.
4. Recalculer les centres comme la moyenne des points appartenant à chaque cluster.
5. Répéter les étapes 3-4 jusqu’à ce que les centres ne changent plus significativement.

Exemple : l’algorithme des k-moyennes (k-means) :

// Pseudocode pour k-means
var centroides = initialiserCentroides(données, k)
répéter {
    let clusters = assignerPointsAuCentreLePlusProche(données, centroides)
    let nouveauxCentroides = calculerCentroides(clusters)
} tant que centroides != nouveauxCentroides

La clustering aide à révéler des structures dans les données sans étiquettes préalables.