Qu'est-ce que k-means ?

"K-means" est un algorithme de clustering qui consiste à diviser un ensemble de données en un certain nombre de groupes ou de clusters. Le "k" dans "k-means" représente le nombre de clusters que l'algorithme doit créer.

L'algorithme commence par sélectionner "k" points au hasard (appelés centroids) à partir des données. Ensuite, chaque point de données est affecté au centroid le plus proche en termes de distance euclidienne. Les centroids sont alors recalculés en prenant la moyenne des points de données affectés à chaque cluster.

Ce processus se répète jusqu'à ce que les centroids ne bougent plus ou que le nombre maximum d'itérations soit atteint. L'algorithme converge alors vers un résultat où chaque point de données est affecté à un cluster.

K-means est souvent utilisé pour l'analyse de données non supervisée, en particulier dans le domaine du marketing et de la segmentation de clients. Il peut également être utilisé pour l'analyse de données géospatiales et de l'image. Cependant, il a quelques inconvénients tels que la sensibilité initiale aux points de départ et le nombre de clusters choisi qui n'est pas toujours facile à déterminer.