Avec la digitalisation des entreprises, les volumes de données disponibles et à analyser deviennent de plus en plus importants. Il faut donc trouver des méthodes ou processus qui permettent de faciliter leurs traitements. L’une des solutions est la création de cluster à travers l’usage du clustering.

Qu’est-ce que le clustering ? Quels sont les avantages qu’il a, qui justifient son usage ?

Clustering kesako

Le clustering est une méthode d’apprentissage automatique qui consiste à créer des clusters, c’est-à-dire à regrouper des points de données par distance ou par similarité. Le clustering est une méthode d’apprentissage non supervisée, mais aussi une technique bien connue d’analyse statistique des données.

On parle d’apprentissage non supervisé lorsque les résultats qu’on cherche à prédire ne sont pas disponibles dans les jeux de données. En d’autres termes, c’est la machine elle-même qui cré ses propres réponses. Ainsi, la machine propose des réponses en se basant sur l’analyse et le regroupement des données. Cette dernière notion fait ressortir clairement celle du clustering. Voilà pourquoi on dit que le clustering est une méthode d’apprentissage non supervisée.

Grâce à des algorithmes de classification, vous arrivez à classer les points de données individuelles dans des groupes spécifiques. Ainsi, les points de données qui se retrouveront dans un même groupe présenteront des similarités. Inversement, les points de données présents dans différents présenteront des caractéristiques de dissemblance.

Utilité du clustering dans la data science

L’objectif des algorithmes de clustering est de pouvoir donner un sens aux données et d’extraire de la valeur en se basant sur les grandes quantités de données qu’elles soient non structurées ou structurées. Ces algorithmes ont  pour rôle de séparer les données en tenant compte de leurs fonctionnalités ou propriétés et de les regrouper dans des clusters en fonction des similitudes.

Les algorithmes de clustering sont exploités dans différents domaines. Que ce soit dans celui de la médecine ou dans le monde commercial, ces algorithmes seront d’une grande utilité. Voyons de façon concrète, quelques cas d’usage des clusterings :

1-          Comprendre des données

Très souvent, on utilise les algorithmes de clustering pour faire des analyses exploratoires des données. On peut les utiliser par exemple, afin de faire une segmentation de marché, c’est-à-dire chercher à identifier les clients présentant des comportements similaires. On peut également regrouper les utilisateurs qui utilisent des outils de façon similaire ou encore pour des communautés des réseaux sociaux. Les algorithmes de clustering peuvent aussi être utilisés dans le monde des finances afin de regrouper les motifs récurrents dans les transactions bancaires.

2-          Visualiser des données

En plus d’un algorithme qui permet de réduire les dimensions des images, on peut utiliser des algorithmes de clustering afin de former des sous-groupes des clusters ou points.

Ainsi, on pourra  au lieu de présenter l’intégralité des données, afficher juste un point représentatif pour chaque cluster.

3-          Interférer des propriétés

Cette propriété de clustering on l’utilise pour échapper au coût exorbitant de l’étiquetage des données.

À titre illustratif, supposons, que vous disposez d’une banque d’image et que vous devez annoter chacune d’elles par ce qu’elle représente. À un certain moment, vous commettrez sûrement des erreurs en raison de la fatigue ou alors de l’inattention. En utilisant un algorithme de clustering, vous pourrez avoir des groupes d’images similaires. Ainsi, l’intervention humaine servira juste à annoter une classe d’image.

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