Qu'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 :
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Segmentation de la clientèle : regroupement des clients pour un marketing ciblé ;
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Regroupement de documents : organisation des documents par thématique ;
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Segmentation d'images : division des images pour la reconnaissance d'objets ;
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Détection d'anomalies : identification de points de données inhabituels.
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