Summary  
Clustering algorithms implement unsupervised grouping of data points by measuring feature similarity and partitioning them into cohesive clusters without using predefined labels.  

General domain of usage  
Image segmentation

Imaginez que vous disposez d'une grande collection d'objets et que vous souhaitez les organiser en **groupes significatifs**. Par exemple, pensez aux livres dans une bibliothèque. Les bibliothèques organisent les livres en **catégories** telles que fiction, sciences, histoire, et bien d'autres. Cela facilite la recherche des livres qui vous intéressent — et c'est précisément l'objectif du **clustering**.

En substance, le clustering consiste à :

- **Regrouper des points de données similaires :** les points de données au sein d'un même cluster sont plus similaires entre eux qu'avec ceux des autres clusters ;

- **Révéler des structures cachées :** le clustering peut mettre en évidence des schémas sous-jacents et une organisation dans les données qui ne sont pas immédiatement apparents ;

- **Comprendre des données complexes :** en regroupant les données, le clustering simplifie de grands ensembles de données et nous aide à mieux les appréhender.

Le clustering est utilisé dans de nombreux domaines et pour une grande variété d'applications.

Quel est l'objectif principal du clustering ?

Acquérez une compréhension approfondie de l'analyse de clusters, une technique clé d'apprentissage non supervisé pour révéler des motifs dans des données non étiquetées. Explorez les principes essentiels de K-Means, du clustering hiérarchique, de DBSCAN et des GMM, et bénéficiez d'une expérience pratique avec des jeux de données réels pour renforcer votre confiance dans l'application du clustering à des problématiques concrètes.

Plongez dans les fondamentaux du clustering et découvrez en quoi il diffère de la classification. Explorez les algorithmes, outils et bibliothèques essentiels qui alimentent cette technique d'apprentissage non supervisé pour révéler des motifs cachés dans les données.

Acquisition d’une compréhension approfondie des principales techniques de prétraitement garantissant un clustering efficace. Gestion des valeurs manquantes, encodage des variables catégorielles, normalisation des données et sélection de mesures de distance et de méthodes de liaison appropriées pour améliorer la précision du clustering.

Maîtriser les compétences nécessaires pour appliquer efficacement le clustering K-Means. Comprendre le fonctionnement de l'algorithme, déterminer le nombre optimal de clusters et acquérir une expérience pratique en implémentant K-Means sur des jeux de données synthétiques et réels.

Découvrez les principes fondamentaux du regroupement hiérarchique et la manière de regrouper des données en ensembles significatifs à l'aide de dendrogrammes. Développez la capacité à identifier le nombre optimal de groupes et à appliquer cette technique sur des ensembles de données synthétiques et réels.

Découvrez comment DBSCAN excelle dans la détection de groupes de formes variées et la gestion du bruit dans les données. Comprenez le fonctionnement de cet algorithme basé sur la densité, la méthode d'attribution des points aux groupes, et son application sur des ensembles de données synthétiques et réels avec assurance.

Acquisition d'une compréhension approfondie des modèles de mélange gaussien et de leur utilisation de la probabilité pour modéliser des formes de clusters complexes.
Principes de la distribution gaussienne.
Exploration du fonctionnement des modèles de mélange gaussien.
Application des modèles de mélange gaussien à des données fictives et réelles pour renforcer la compréhension.

Introduction à la Classification

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