 À quoi sert le clustering dans l'apprentissage automatique ?
Le but du clustering dans l'apprentissage automatique est de diviser un grand ensemble de données en sous-ensembles plus petits, où chaque sous-ensemble contient des points de données similaires. Les algorithmes de clustering utilisent des méthodes statistiques pour regrouper les points de données en fonction de similitudes telles que la distance. En regroupant les points de données, les clusters peuvent être utilisés pour la classification, la prédiction et la recherche de relations entre les points de données qui peuvent ne pas être apparentes en regardant uniquement les données.