Summary  
This chapter introduces four core clustering algorithms—k-means, agglomerative hierarchical clustering, DBSCAN, and Gaussian mixture models—and explains their underlying principles. It then demonstrates how to implement code for these algorithms efficiently using Python libraries like Scikit-learn, SciPy, NumPy, Pandas, Matplotlib, and Seaborn.  

General domain of usage  
Machine learning

## Algorithmes de regroupement

Présentons brièvement quelques-uns des principaux algorithmes de regroupement. Nous nous concentrerons sur ceux-ci dans le cours :
     

 



## Bibliothèques Python pour le regroupement

Lorsque vous travaillez avec le regroupement en **Python**, vous utiliserez souvent les bibliothèques suivantes :

- **Scikit-learn :** une bibliothèque complète d'apprentissage automatique. Scikit-learn propose des implémentations de nombreux algorithmes de regroupement, notamment K-means, le regroupement hiérarchique, DBSCAN et les GMM, ainsi que des outils pour le prétraitement des données, les métriques d'évaluation, et plus encore ;

- **SciPy :** une bibliothèque pour le calcul scientifique et technique. SciPy inclut des fonctions pour le regroupement hiérarchique, le calcul des distances et d'autres utilitaires utiles pour les tâches de regroupement.

Il existe également plusieurs **bibliothèques auxiliaires** utiles, telles que **NumPy** (pour les opérations numériques), **Pandas** (pour le chargement et le prétraitement des données), **Matplotlib** et **Seaborn** (pour la visualisation des données et des résultats de regroupement). Bien que ces bibliothèques ne soient pas dédiées au regroupement, elles soutiennent l'ensemble du flux de travail.

Quel algorithme de regroupement est le mieux adapté pour détecter des groupes de forme arbitraire et identifier les valeurs aberrantes ?

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.

Algorithmes de Clustering et Bibliothèques

Algorithmes de regroupement

Bibliothèques Python pour le regroupement

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