Qu'est-ce que kmeans ?

K-means est un algorithme de clustering non supervisé pour l'analyse de données et la classification. Il vise à séparer un ensemble de points de données en plusieurs groupes ou en clusters de sorte que les points de données à l'intérieur d'un cluster soient similaires et différents des points appartenant à d'autres clusters.

L'algorithme K-means fonctionne en plaçant initialement des centres aléatoires pour les clusters, puis en itérant pour trouver les meilleurs centres pour les clusters. Il commence par attribuer chaque point de données au centre le plus proche et ensuite déplace les centres pour minimiser la distance entre les points de données et leur centre associé.

Les applications courantes de l'algorithme K-means incluent la segmentation du marché, l'analyse d'image, la classification de document et la reconnaissance de formes. Cependant, l'algorithme K-means peut être sensible à l'initialisation, de sorte que les résultats peuvent varier en fonction des centres initiaux choisis.

En résumé, K-means est un algorithme populaire pour la segmentation de clusters dans les données. Il peut être utilisé pour diverses applications, mais il peut également nécessiter une approche expérimentale pour trouver les meilleurs centres de clusters.