Analyse de clusters en Python

Avant de pouvoir classer des articles d’actualité, il est essentiel de découvrir les bases du clustering. Ce chapitre vous familiarise avec une classe d’algorithmes de Machine Learning appelée apprentissage non supervisé, puis vous présente le clustering, l’un de ses algorithmes phares. Vous verrez deux techniques de clustering populaires : le clustering hiérarchique et le clustering k-means. Le chapitre se termine par les étapes de prétraitement essentielles avant de commencer à regrouper des données.

Ce chapitre s’intéresse à un algorithme de clustering très répandu — le clustering hiérarchique — et à son implémentation dans SciPy. Au-delà de la procédure pour réaliser un clustering hiérarchique, il vous aide à répondre à une question clé : combien de clusters votre jeu de données contient-il ? Le chapitre se conclut par une présentation des limites du clustering hiérarchique et des points d’attention lors de son utilisation.

Ce chapitre présente un autre algorithme de clustering — le clustering k-means — et son implémentation dans SciPy. Le k-means corrige le principal inconvénient du clustering hiérarchique évoqué au chapitre précédent. Les dendrogrammes étant propres au clustering hiérarchique, ce chapitre aborde une méthode pour déterminer le nombre de clusters avant d’exécuter k-means. Il se termine par une discussion sur les limites de k-means et les précautions à prendre lors de son usage.

Maintenant que vous maîtrisez deux des techniques de clustering les plus utilisées, ce chapitre vous aide à appliquer ces connaissances à des problèmes concrets. Il commence par le processus d’extraction des couleurs dominantes d’une image, puis revient au problème présenté en introduction : le regroupement d’articles d’actualité. Le chapitre se conclut par une discussion sur le clustering avec de multiples variables, qui rend la visualisation de l’ensemble des données plus difficile.