Qu'est-ce que le K-means Clustering

Le K-means Clustering est un algorithme d'apprentissage non supervisé populaire utilisé pour diviser des points de données en K clusters distincts. Chaque cluster est défini par son centroïde, qui est la moyenne des points attribués à ce cluster. L'algorithme attribue itérativement les points de données au centroïde le plus proche et recalculé les centroïdes jusqu'à convergence.

Le processus commence par la sélection aléatoire de K centroïdes initiaux. Chaque point de données est ensuite attribué au cluster représenté par le centroïde le plus proche. Une fois que tous les points sont attribués, les centroïdes sont mis à jour en calculant la moyenne de tous les points de chaque cluster. Ce processus se répète jusqu'à ce que les centroïdes ne changent plus significativement ou qu'un nombre maximum d'itérations soit atteint.

Le K-means est largement utilisé dans divers domaines tels que la segmentation de marché, l'analyse des réseaux sociaux et le traitement d'images. Cependant, il a des limitations, telles que la sensibilité à la position initiale des centroïdes et la difficulté à gérer des clusters non sphériques. À mesure que le volume des données augmente, le K-means peut évoluer en se combinant à d'autres algorithmes pour former des solutions de clustering plus robustes.