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Apprendre Qu'est-ce que le Clustering K-Means ? | K-Means
Analyse de Clusters

bookQu'est-ce que le Clustering K-Means ?

Parmi les algorithmes de regroupement, K-means est une méthode largement populaire et efficace. Elle partitionne les données en K groupes distincts, où K est un nombre prédéfini.

L'objectif de K-means est de minimiser les distances à l'intérieur des groupes et de maximiser les distances entre les groupes. Cela crée des groupes similaires en interne et distincts en externe. K-means possède de nombreuses applications, telles que :

  • Segmentation de la clientèle : regroupement des clients pour un marketing ciblé ;

  • Regroupement de documents : organisation des documents par thématique ;

  • Segmentation d'images : division des images pour la reconnaissance d'objets ;

  • Détection d'anomalies : identification de points de données inhabituels.

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Section 3. Chapitre 1

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L'objectif de K-means est de minimiser les distances à l'intérieur des groupes et de maximiser les distances entre les groupes. Cela crée des groupes similaires en interne et distincts en externe. K-means possède de nombreuses applications, telles que :

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