Formulation du Problème

Clustering est une technique en apprentissage automatique et analyse de données qui implique de regrouper des points de données similaires en fonction de leurs caractéristiques ou propriétés. Le clustering se réfère à des tâches d'apprentissage non supervisé, donc nous n'avons pas besoin d'étiqueter nos données pour utiliser des algorithmes de clustering. L'objectif du clustering est d'identifier des motifs et des structures dans les données qui peuvent ne pas être immédiatement apparents et de regrouper des points de données qui partagent des caractéristiques ou comportements communs.

Le clustering est une technique importante en apprentissage automatique pour plusieurs raisons :

1. Reconnaissance de motifs : Le clustering peut aider à identifier des motifs et des structures dans les données qui peuvent être difficiles à détecter en utilisant d'autres techniques. En regroupant des points de données similaires, le clustering peut aider à identifier des clusters de points de données qui partagent des caractéristiques ou comportements similaires ;

2. Détection d'anomalies : Le clustering peut également identifier les valeurs aberrantes et les anomalies dans les données. En identifiant les points de données qui n'appartiennent à aucun des clusters, le clustering peut aider à identifier les points de données inhabituels ou anormaux qui peuvent nécessiter une enquête plus approfondie ;

3. Systèmes de recommandation : Le clustering peut être utilisé pour construire des systèmes de recommandation qui suggèrent des produits, des services ou du contenu aux utilisateurs en fonction de leurs préférences et de leur comportement. En regroupant les utilisateurs en fonction de leurs intérêts ou de leur comportement, le clustering peut aider à identifier des clusters d'utilisateurs et à créer des recommandations utiles.