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

Présentation succincte de quelques principaux algorithmes de regroupement. Ces méthodes seront abordées dans le cours :
     

 



## Bibliothèques Python pour le regroupement

Lors de l'utilisation du regroupement en **Python**, les bibliothèques suivantes sont fréquemment utilisées :

- **Scikit-learn :** 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 :** bibliothèque dédiée au 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.

Plusieurs **bibliothèques auxiliaires** sont également 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 facilitent l'ensemble du flux de travail.

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

Acquérir une compréhension solide de l'analyse de clusters, une technique clé d'apprentissage non supervisé pour révéler des motifs dans des données non étiquetées. Explorer les principes fondamentaux de K-Means, du clustering hiérarchique, de DBSCAN et des GMM, et acquérir une expérience pratique avec des ensembles de données réels afin de renforcer la confiance dans l'application du clustering à des problématiques concrètes.

Approfondissement des fondamentaux du clustering et distinction par rapport à la classification. Exploration des algorithmes, outils et bibliothèques essentiels qui alimentent cette technique d'apprentissage non supervisé pour révéler des structures cachées dans les données.

Acquérir une compréhension approfondie des principales techniques de prétraitement garantissant un regroupement efficace. Comprendre la gestion des valeurs manquantes, l'encodage des variables catégorielles, la normalisation des données, ainsi que le choix des mesures de distance et des méthodes de liaison appropriées pour améliorer la précision du regroupement.

Maîtrise des compétences nécessaires pour appliquer efficacement le clustering K-Means. Compréhension du fonctionnement de l'algorithme, détermination du nombre optimal de clusters et expérience pratique de l'implémentation de 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. Acquérez une maîtrise dans l'identification du nombre optimal de groupes et dans l'application de cette technique sur des jeux 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 en toute confiance.

Compréhension approfondie des modèles de mélange gaussien et de l'utilisation de la probabilité pour modéliser des formes de clusters complexes.
Principes de la distribution gaussienne.
Exploration du fonctionnement des GMM.
Application des GMM à des données factices et réelles pour renforcer la compréhension.

Algorithmes de Clustering et Bibliothèques

Algorithmes de regroupement

Bibliothèques Python pour le regroupement

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