Summary  
K-means clustering partitions data into a fixed number of clusters by iteratively assigning each point to the nearest centroid and then updating centroids to minimize within-cluster distances.  

General domain of usage  
Customer segmentation

Parmi les algorithmes de regroupement, **K-means** est une méthode largement répandue et efficace. Il 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 le 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.

Quelle affirmation décrit avec précision une exigence fondamentale de l'algorithme de regroupement K-means ?

Découvrez la puissance des motifs cachés grâce à l'apprentissage non supervisé. Maîtrisez les algorithmes de regroupement les plus influents, notamment K-Means, le regroupement hiérarchique, DBSCAN et les modèles de mélanges gaussiens. Apprenez à évaluer la qualité des clusters à l'aide des scores WSS et Silhouette, à gérer diverses mesures de distance et à mettre en œuvre des solutions robustes sur des ensembles de données réels. Développez les compétences nécessaires pour segmenter les clients et identifier des structures dans des données non étiquetées avec Scikit-learn.

Qu'est-ce Que le Clustering K-Means ?

Qu'est-ce Que le Clustering K-Means ?