Qu'est-ce que k means ?

K-means est un algorithme de clustering largement utilisé pour séparer un ensemble de données en différents groupes ou clusters. L'algorithme fonctionne en attribuant chaque point de données à un cluster qui se rapproche le plus de ses caractéristiques. Il le fait en minimisant la variance intra-cluster, ce qui signifie que les points dans chaque cluster sont aussi similaires que possible, tandis que les points dans des clusters différents sont aussi différents que possible.

L'algorithme K-means commence en sélectionnant un nombre k de clusters aléatoires et en attribuant chaque point de données au cluster le plus proche. Ensuite, les centres des clusters sont déplacés vers la moyenne de tous les points qui leur sont attribués. Ce processus est répété jusqu'à ce que les centres des clusters convergent ou jusqu'à ce qu'un certain nombre d'itérations soit atteint.

K-means est largement utilisé en analyse de données, en apprentissage automatique et en exploration de données. Il est largement utilisé dans la segmentation du marché, la reconnaissance de formes, la bioinformatique et autres domaines qui nécessitent une classification de données.