Barbara
TROUVER DES TRÉSORS CACHÉS VIA L’ANALYSE DE CLUSTERING
L’analyse de clustering non supervisée permet de regrouper des observations présentant des modèles similaires et de dévoiler des tendances cachées dans les données. Pour déterminer la tendance, la qualité et le nombre optimal de clusters, il est nécessaire d’utiliser des méthodes d’évaluation appropriées. Dans ce blog, nous explorons les méthodes d’évaluation de clustering et comment sélectionner la méthode de clustering appropriée pour chaque cas d’utilisation. Nous commençons par les fondamentaux du clustering et des méthodes d’évaluation utilisées pour évaluer la qualité des clusters, telles que le score Silhouette, l’indice Davies-Bouldin et la méthode de dérivée. À l’aide d’exemples de données jouets, nous examinons les avantages et les limites de chaque méthode d’évaluation, en offrant des aperçus pratiques sur l’interprétation des résultats. Pour toutes les analyses mentionnées, la bibliothèque clusteval est utilisée.
ÉTAPE 1: EXAMINEZ LA DISTRIBUTION SOUS-JACENTE DES DONNÉES
Il est important d’analyser la distribution sous-jacente des données pour comprendre les propriétés statistiques et choisir le bon algorithme de clustering et ses paramètres pour obtenir des résultats optimaux. Par ailleurs, cela peut fournir des idées sur les techniques de normalisation ou de mise à l’échelle appropriées. Il est important que toutes les variables aient des types ou des unités de mesure similaires pour que l’algorithme de clustering puisse regrouper les points de données en fonction de leur similarité en utilisant une métrique.
ÉTAPE 2: FAITES UNE SUPPOSITION ÉCLAIRÉE DE LA DENSITÉ ET DE LA TAILLE ATTENDUES DES CLUSTERS
En déterminant le nombre et la densité de clusters souhaités, cela aidera à sélectionner la meilleure méthode de clustering et les paramètres appropriés pour obtenir les résultats souhaités. Cela peut également fournir plus de confiance et de validité des résultats lors de l’interprétation et de la communication des résultats de clustering aux parties prenantes d’une manière significative.
ÉTAPE 3: SÉLECTIONNEZ LA MÉTHODE DE CLUSTERING APPROPRIÉE
Chaque méthode de clustering, tels que K-Means, Hierarchical et les algorithmes de clustering basés sur la densité ont leurs propres suppositions, avantages et limites. Ensuite, il faut sélectionner la méthode de clustering appropriée, tenant compte des éléments tels que la scalabilité, la robustesse et la facilité d’utilisation.
ÉTAPE 4: ÉVALUATION DES CLUSTERS
L’évaluation des clusters permet d’évaluer la tendance, la qualité et le nombre optimal de clusters. Les méthodes d’évaluation populaires, telles que le score Silhouette, l’indice Davies-Bouldin et la dérivée, sont incorporées dans la bibliothèque clusteval. Des techniques de clustering différentes peuvent aboutir à des regroupements différents, car chaque méthode impose implicitement une structure différente sur les données.
CONCLUSION
L’analyse de clustering est une méthode puissante pour découvrir des tendances cachées dans les données, mais il est essentiel d’utiliser la bonne méthode de clustering et d’évaluation pour obtenir des résultats cohérents. En suivant ces quatre étapes, il est possible d’obtenir des insights significatifs, même à partir de données dépourvues d’étiquettes ou de catégories précises. Les bibliothèques telles que distfit et clusteval peuvent faciliter le processus d’évaluation.
