Clustering in Machine Learning: ce que c'est et comment cela fonctionne

Le clustering est un outil puissant de l'analyse des données et de l'apprentissage automatique (ML), offrant un moyen de découvrir des modèles et des informations sur les données brutes. Ce guide explore le fonctionnement du clustering, les algorithmes qui le stimulent, ses diverses applications réelles et ses principaux avantages et défis.

Table des matières

• Qu'est-ce que le regroupement dans l'apprentissage automatique?
• Comment fonctionne le clustering?
• Algorithmes de regroupement
• Applications réelles du clustering
• Avantages du regroupement
• Défis dans le regroupement

Qu'est-ce que le regroupement dans l'apprentissage automatique?

Le clustering est une technique d'apprentissage non supervisée utilisée en ML pour regrouper les points de données en grappes en fonction de leurs similitudes. Chaque cluster contient des points de données qui sont plus similaires les uns aux autres qu'aux points d'autres clusters. Ce processus aide à découvrir des groupements ou des modèles naturels dans les données sans nécessiter de connaissances ou d'étiquettes antérieures.

Clustering en apprentissage automatique

Par exemple, imaginez que vous avez une collection d'images animales, certains chats et d'autres de chiens. Un algorithme de clustering analyserait les caractéristiques de chaque image - comme des formes, des couleurs ou des textures - et regrouperait les images de chats ensemble dans un cluster et les images de chiens dans un autre. Surtout, le regroupement n'attribue pas d'étiquettes explicites comme «chat» ou «chien» (car les méthodes de clustering ne comprennent pas réellement ce qu'est un chien ou un chat). Il identifie simplement les groupements, vous laissant à vous d'interpréter et de nommer ces grappes.

Clustering vs Classification: Quelle est la différence?

Le regroupement et la classification sont souvent comparés mais servent des objectifs différents. Le clustering, une méthode d'apprentissage non supervisée, fonctionne avec des données non marquées pour identifier les groupements naturels basés sur des similitudes. En revanche, la classification est une méthode d'apprentissage supervisée qui nécessite des données étiquetées pour prédire des catégories spécifiques.

Le clustering révèle des modèles et des groupes sans étiquettes prédéfinies, ce qui le rend idéal pour l'exploration. La classification, en revanche, attribue des étiquettes explicites, telles que «chat» ou «chien», à de nouveaux points de données basés sur une formation antérieure. La classification est mentionnée ici pour mettre en évidence sa distinction du clustering et aider à clarifier quand utiliser chaque approche.

Comment fonctionne le clustering?

Le clustering identifie les groupes (ou les clusters) de points de données similaires dans un ensemble de données, aidant à découvrir des modèles ou des relations. Bien que des algorithmes spécifiques puissent aborder le clustering différemment, le processus suit généralement ces étapes clés:

Étape 1: Comprendre la similitude des données

Au cœur du clustering se trouve un algorithme de similitude qui mesure à quel point les points de données sont similaires. Les algorithmes de similitude diffèrent en fonction des mesures de distance qu'elles utilisent pour quantifier la similitude des points de données. Voici quelques exemples:

• Données géographiques:la similitude peut être basée sur la distance physique, comme la proximité des villes ou des emplacements.
• Données clients:la similitude pourrait impliquer des préférences partagées, comme les habitudes de dépenses ou les histoires d'achat.

Les mesures de distance courantes comprennent la distance euclidienne (la distance droite entre les points) et la distance de Manhattan (la longueur du chemin basée sur la grille). Ces mesures aident à définir les points qui doivent être regroupés.

Étape 2: regroupement des points de données

Une fois les similitudes mesurées, l'algorithme organise les données en grappes. Cela implique deux tâches principales:

• Identification des groupes:l'algorithme trouve des clusters en regroupant des points de données à proximité ou connexes. Les points plus proches dans l'espace des fonctionnalités appartiendront probablement au même cluster.
• Raffiner les grappes:l'algorithme ajuste itérativement les groupes pour améliorer leur précision, garantissant que les points de données dans un cluster sont aussi similaires que possible tout en maximisant la séparation entre les grappes.

Par exemple, dans une tâche de segmentation des clients, les groupements initiaux peuvent diviser les clients en fonction des niveaux de dépenses, mais d'autres raffinements pourraient révéler des segments plus nuancés, tels que «acheteurs de bonnes affaires» ou «acheteurs de luxe».

Étape 3: Choisir le nombre de clusters

Décider du nombre de clusters à créer est un élément essentiel du processus:

• Clusters prédéfinis:certains algorithmes, comme K-means, vous obligent à spécifier le nombre de clusters à l'avance. Le choix du bon nombre implique souvent des techniques d'essai et d'erreur ou de visuelle comme la «méthode du coude», qui identifie le nombre optimal de clusters en fonction des rendements décroissants dans la séparation des grappes.
• Clustering automatique:d'autres algorithmes, tels que DBSCAN (regroupement spatial basé sur la densité des applications avec bruit), déterminent le nombre de clusters automatiquement en fonction de la structure des données, ce qui les rend plus flexibles pour les tâches exploratoires.

Le choix de la méthode de clustering dépend souvent de l'ensemble de données et du problème que vous essayez de résoudre.

Étape 4: clustering dur et doux

Les approches de clustering diffèrent dans la façon dont elles attribuent des points de données aux clusters:

• Clustering dur:chaque point de données appartient exclusivement à un seul cluster. Par exemple, les données des clients peuvent être divisées en segments distincts comme les «faibles dépenses» et les «dépenses élevées», sans chevauchement entre les groupes.
• Clustering doux:les points de données peuvent appartenir à plusieurs clusters, avec des probabilités attribuées à chacun. Par exemple, un client qui achète en ligne et en magasin pourrait appartenir en partie aux deux clusters, reflétant un modèle de comportement mixte.

Les algorithmes de clustering transforment les données brutes en groupes significatifs, aidant à découvrir des structures cachées et à permettre des informations sur des ensembles de données complexes. Bien que les détails exacts varient selon l'algorithme, ce processus global est essentiel pour comprendre le fonctionnement du clustering.

Algorithmes de regroupement

Les algorithmes de regroupement des points de données de données en fonction de leurs similitudes, aidant à révéler des modèles dans les données. Les types les plus courants d'algorithmes de clustering sont le clustering basé sur le centre, hiérarchique, basé sur la densité et basé sur la distribution. Chaque méthode a ses forces et est adaptée à des types spécifiques de données et d'objectifs. Vous trouverez ci-dessous un aperçu de chaque approche:

Clustering à base de centroïdes

Le clustering basé sur le centroïde repose sur un centre représentatif, appelé centroïde, pour chaque cluster. L'objectif est de regrouper des points de données proches de leur centroïde tout en garantissant que les centroïdes sont aussi éloignés que possible. Un exemple bien connu est le regroupement de K-means, qui commence par placer des centroïdes au hasard dans les données. Les points de données sont attribués au centroïde le plus proche et les centroïdes sont ajustés à la position moyenne de leurs points attribués. Ce processus se répète jusqu'à ce que les centroïdes ne se déplacent pas beaucoup. K-Means est efficace et fonctionne bien lorsque vous savez combien de clusters s'attendre, mais il peut lutter avec des données complexes ou bruyantes.

Regroupement hiérarchique

Le clustering hiérarchique construit une structure en grappes de grappes. Dans la méthode la plus courante, le clustering agglomératif, chaque point de données commence comme un cluster en un point. Les grappes les plus proches les unes des autres sont fusionnées à plusieurs reprises jusqu'à ce qu'un seul grand cluster reste. Ce processus est visualisé à l'aide d'un dendrogramme, un diagramme d'arbre qui montre les étapes de fusion. En choisissant un niveau spécifique du dendrogramme, vous pouvez décider du nombre de clusters à créer. Le clustering hiérarchique est intuitif et ne nécessite pas de spécification du nombre de clusters à l'avance, mais il peut être lent pour les grands ensembles de données.

Regroupement basé sur la densité

Le clustering basé sur la densité se concentre sur la recherche de régions denses de points de données tout en traitant les zones clairsemées comme un bruit. DBSCAN est une méthode largement utilisée qui identifie les clusters basés sur deux paramètres: Epsilon (la distance maximale pour les points à considérer les voisins) et Min_points (le nombre minimum de points nécessaires pour former une région dense). DBSCAN ne nécessite pas de définir le nombre de clusters à l'avance, ce qui le rend flexible. Il fonctionne bien avec des données bruyantes. Cependant, si les deux valeurs de paramètres ne sont pas choisies avec soin, les clusters résultants peuvent être dénués de sens.

Clustering basé sur la distribution

Le clustering basé sur la distribution suppose que les données sont générées à partir de modèles de chevauchement décrits par les distributions de probabilité. Les modèles de mélange gaussien (GMM), où chaque cluster est représenté par une distribution gaussienne (en forme de cloche), sont une approche commune. L'algorithme calcule la probabilité de chaque point appartenant à chaque distribution et ajuste les grappes pour mieux adapter les données. Contrairement aux méthodes de clustering dur, GMM permet un regroupement doux, ce qui signifie qu'un point peut appartenir à plusieurs clusters avec différentes probabilités. Cela le rend idéal pour le chevauchement des données, mais nécessite un réglage minutieux.

Applications réelles du clustering

Le clustering est un outil polyvalent utilisé dans de nombreux champs pour découvrir des modèles et des informations dans les données. Voici quelques exemples:

Recommandations musicales

Le clustering peut regrouper les utilisateurs en fonction de leurs préférences musicales. En convertissant les artistes préférés d'un utilisateur en données numériques et en regroupant les utilisateurs ayant des goûts similaires, les plateformes musicales peuvent identifier des groupes tels que les «amoureux de la pop» ou les «passionnés de jazz». Les recommandations peuvent être adaptées au sein de ces clusters, comme suggérer des chansons de la liste de lecture de l'utilisateur A à l'utilisateur B si elles appartiennent au même cluster. Cette approche s'étend à d'autres industries, telles que la mode, les films ou les automobiles, où les préférences des consommateurs peuvent stimuler les recommandations.

Détection d'anomalie

Le clustering est très efficace pour identifier les points de données inhabituels. En analysant les grappes de données, des algorithmes comme DBSCAN peuvent isoler des points qui sont loin des autres ou explicitement étiquetés comme un bruit. Ces anomalies signalent souvent des problèmes tels que le spam, les transactions de carte de crédit frauduleuses ou les menaces de cybersécurité. Le clustering fournit un moyen rapide d'identifier et d'agir sur ces valeurs aberrantes, garantissant l'efficacité des champs où les anomalies peuvent avoir de graves implications.

Segmentation du client

Les entreprises utilisent le clustering pour analyser les données des clients et segmenter leur public en groupes distincts. Par exemple, les clusters peuvent révéler «les jeunes acheteurs qui effectuent des achats fréquents et à faible valeur» par rapport aux «acheteurs plus âgés qui effectuent moins d'achats de grande valeur». Ces informations permettent aux entreprises d'élaborer des stratégies de marketing ciblées, de personnaliser les offres de produits et d'optimiser l'allocation des ressources pour un meilleur engagement et une meilleure rentabilité.

Segmentation d'image

Dans l'analyse d'image, les groupes de regroupement des régions de pixels similaires, segmentant une image en objets distincts. Dans les soins de santé, cette technique est utilisée pour identifier les tumeurs dans les analyses médicales comme les IRM. Dans les véhicules autonomes, le regroupement aide à différencier les piétons, les véhicules et les bâtiments dans les images d'entrée, améliorant la navigation et la sécurité.

Avantages du regroupement

Le clustering est un outil essentiel et polyvalent dans l'analyse des données. Il est particulièrement utile car il ne nécessite pas de données étiquetées et peut rapidement découvrir des modèles dans des ensembles de données.

Très évolutif et efficace

L'un des principaux avantages du regroupement est sa force en tant que technique d'apprentissage non supervisée. Contrairement aux méthodes supervisées, le regroupement ne nécessite pas de données étiquetées, ce qui est souvent l'aspect le plus long et le plus coûteux de ML. Le clustering permet aux analystes de travailler directement avec des données brutes et de contourner le besoin d'étiquettes.

De plus, les méthodes de clustering sont efficaces en calcul et évolutives. Les algorithmes tels que les k-means sont particulièrement efficaces et peuvent gérer de grands ensembles de données. Cependant, K-Means est limité: il est parfois rigide et sensible au bruit. Les algorithmes comme le DBSCAN sont plus robustes au bruit et capables d'identifier des grappes de formes arbitraires, bien qu'elles puissent être moins efficaces par calcul.

SIDA dans l'exploration des données

Le clustering est souvent la première étape de l'analyse des données, car elle aide à découvrir des structures et des modèles cachés. En regroupant des points de données similaires, il révèle des relations et des survivre des valeurs aberrantes. Ces informations peuvent guider les équipes dans la formation d'hypothèses et la prise de décisions basées sur les données.

De plus, le clustering simplifie les ensembles de données complexes. Il peut être utilisé pour réduire leurs dimensions, ce qui facilite la visualisation et l'analyse plus approfondie. Cela facilite l'exploration des données et identifier des informations exploitables.

Défis dans le regroupement

Bien que le clustering soit un outil puissant, il est rarement utilisé isolément. Il doit souvent être utilisé en tandem avec d'autres algorithmes pour faire des prédictions significatives ou dériver des idées.

Manque d'interprétabilité

Les grappes produites par les algorithmes ne sont pas intrinsèquement interprétables. Comprendre pourquoi des points de données spécifiques appartiennent à un cluster nécessite un examen manuel. Les algorithmes de clustering ne fournissent pas d'étiquettes ou d'explications, laissant les utilisateurs à déduire le sens et la signification des grappes. Cela peut être particulièrement difficile lorsque vous travaillez avec des ensembles de données grands ou complexes.

Sensibilité aux paramètres

Les résultats du clustering dépendent fortement du choix des paramètres d'algorithme. Par exemple, le nombre de clusters dans K-means ou les paramètres d'Epsilon et Min_points dans DBSCAN a un impact significatif sur la sortie. La détermination des valeurs optimales des paramètres implique souvent une expérimentation approfondie et peut nécessiter une expertise du domaine, ce qui peut prendre du temps.

La malédiction de la dimensionnalité

Les données de grande dimension présentent des défis importants pour les algorithmes de clustering. Dans les espaces de grande dimension, les mesures de distance deviennent moins efficaces, car les points de données ont tendance à apparaître équidistants, même lorsqu'ils sont distincts. Ce phénomène, connu sous le nom de «malédiction de la dimensionnalité», complique la tâche d'identifier des similitudes significatives.

Les techniques de réduction de la dimensionnalité, telles que l'analyse des composants principaux (PCA) ou le T-SNE (intégration stochastique distribuée en T), peuvent atténuer ce problème en projetant des données dans des espaces à moindre dimension. Ces représentations réduites permettent aux algorithmes de clustering de fonctionner plus efficacement.