La normalisation des données est une étape de prétraitement essentielle pour de nombreux algorithmes de clustering, y compris K-means. Les caractéristiques des ensembles de données réels présentent souvent des échelles et des unités différentes. Les algorithmes qui reposent sur des calculs de distance, comme K-means, peuvent être fortement influencés par les caractéristiques ayant des échelles plus grandes. La normalisation vise à ramener toutes les caractéristiques à une échelle similaire, afin d'éviter que les variables avec des valeurs plus élevées ne dominent le processus de regroupement.

StandardScaler

StandardScaler standardise les caractéristiques en supprimant la moyenne et en les mettant à l'échelle selon l'écart type. Il transforme les données pour qu'elles aient une moyenne de 0 et un écart type de 1. Cela s'obtient en soustrayant la moyenne et en divisant par l'écart type pour chaque caractéristique.

StandardScaler est efficace lorsque vos données sont approximativement distribuées normalement. Il est largement utilisé et constitue souvent une bonne méthode de normalisation par défaut pour de nombreux algorithmes.

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

scaler = StandardScaler()
features = df[['feature1', 'feature2']]

df[['feature1', 'feature2']] = scaler.fit_transform(features)

MinMaxScaler

MinMaxScaler met à l'échelle les caractéristiques dans une plage spécifique, généralement entre 0 et 1. Il transforme les données en mettant à l'échelle et en décalant chaque caractéristique individuellement afin qu'elle soit comprise dans la plage donnée.

MinMaxScaler est utile lorsque vous avez besoin de valeurs dans une plage spécifique, ou lorsque vos données ne sont pas distribuées normalement. Il préserve la forme de la distribution d'origine, simplement adaptée à la nouvelle plage.

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

scaler = MinMaxScaler()
features = df[['feature1', 'feature2']]

df[['feature1', 'feature2']] = scaler.fit_transform(features)

Le choix entre StandardScaler et MinMaxScaler dépend de vos données et de l'algorithme utilisé. StandardScaler est souvent privilégié pour les algorithmes comme K-means lorsque les caractéristiques sont approximativement distribuées normalement. MinMaxScaler peut être utile lorsque vous avez besoin de valeurs bornées ou lorsque les données ne sont pas distribuées normalement.