Regroupement flou

Le regroupement flou attribue des probabilités d'appartenance à chaque cluster plutôt que de forcer chaque point de données à appartenir à un seul groupe. Cette méthode est particulièrement utile lorsque les clusters se chevauchent ou lorsque des points de données se trouvent près de la frontière de plusieurs clusters. Elle est largement utilisée dans des applications telles que la segmentation de clientèle, où les individus peuvent présenter des comportements relevant de plusieurs groupes simultanément.

Problèmes avec K-Means et DBSCAN

Les algorithmes de regroupement tels que K-means et DBSCAN sont puissants mais présentent certaines limites :

Les deux algorithmes rencontrent des difficultés avec les données de haute dimension et les clusters qui se chevauchent. Ces limites soulignent la nécessité de méthodes plus flexibles comme les modèles de mélanges gaussiens, qui gèrent plus efficacement les distributions de données complexes. Par exemple, considérez ce type de données :