Peut-on utiliser la clustering en l'absence de données étiquetées pour supposer les classes de produits?

Oui, la clustering peut être utilisée en l'absence de données étiquetées pour supposer les classes de produits. C'est l'un des principaux scénarios d'utilisation du clustering : identifier des groupes ou segments naturels dans les données sans étiquettes préalables.

Le clustering est une méthode d'apprentissage non supervisé qui regroupe des objets en fonction de la similarité de leurs caractéristiques. Dans le cas des produits, cela peut inclure des caractéristiques telles que le prix, la catégorie, la description, etc.

Exemple d'utilisation :

• Collecter des données sur des produits avec différentes caractéristiques.
• Appliquer des algorithmes de clustering (par exemple, K-means, DBSCAN, clustering hiérarchique).
• Obtenir des groupes de produits qui appartiennent probablement aux mêmes classes ou catégories.

Ensuite, ces clusters peuvent être utilisés comme hypothèses pour une classification ultérieure, une analyse ou pour créer des échantillons étiquetés.

Il est important de noter que les clusters ne correspondent pas toujours parfaitement aux classes réelles, donc les résultats nécessitent une vérification et une interprétation.