Dans le clustering K-means, déterminer le nombre optimal de clusters, K, est une décision cruciale. Le choix du bon K est essentiel pour révéler des motifs significatifs dans vos données. Un nombre trop faible de clusters peut simplifier excessivement les données, tandis qu’un nombre trop élevé peut générer des clusters trop spécifiques et moins utiles. Par conséquent, il est important d’utiliser des méthodes pour guider le choix de K.

Une technique populaire pour trouver le K optimal est la métrique de la somme des carrés intra-cluster (WSS). La WSS mesure la somme des distances au carré entre chaque point de données et son centroïde assigné au sein d’un cluster. Essentiellement, la WSS indique à quel point les clusters sont compacts. Des valeurs de WSS plus faibles suggèrent des clusters plus serrés et plus compacts.

Pour utiliser la WSS afin de trouver le K optimal, il convient généralement de suivre les étapes suivantes :

Cet « coude » est souvent considéré comme un indicateur fort du K optimal pour les raisons suivantes :

• Il suggère des rendements décroissants : ajouter davantage de clusters au-delà du coude n'entraîne pas une amélioration substantielle du WSS, ce qui signifie que les clusters ne deviennent pas significativement plus compacts ;

• Il équilibre granularité et simplicité : le coude représente souvent un bon compromis entre la capture de la structure essentielle des données sans surajuster ni créer des clusters inutilement trop fins.

Gardez à l'esprit que la méthode du coude est une heuristique. Le point de coude n'est pas toujours clairement défini, et d'autres facteurs peuvent influencer votre choix final de K. L'inspection visuelle des clusters obtenus et votre connaissance du domaine sont des compléments précieux à la méthode du coude.