Les algorithmes de clustering expliqués simplement

Introduction

Les algorithmes de clustering sont des outils puissants en science des données, qui permettent de regrouper des objets similaires dans des catégories, ou « clusters », sans avoir besoin d’étiquettes préalablement définies. Que ce soit pour segmenter des clients, identifier des tendances dans des données ou encore simplifier des ensembles de données volumineux, le clustering joue un rôle fondamental dans l’analyse des données. Cet article vise à démystifier ces algorithmes en expliquant leur fonctionnement, leurs types, et en fournissant des exemples pratiques que vous pouvez même appliquer dans Google Sheets.

Sommaire

Partie 1 : Qu’est-ce que le clustering ?
Partie 2 : Les algorithmes de clustering les plus courants
Partie 3 : Mise en pratique avec Google Sheets
Conclusion

Partie 1 : Qu’est-ce que le clustering ?

Le clustering, ou regroupement, est une technique d’apprentissage non supervisé qui consiste à regrouper des objets similaires au sein de la même catégorie. Contrairement à l’apprentissage supervisé, où les données sont étiquetées, le clustering ne nécessite aucune information préalable sur les classes des données. Cela signifie que les algorithmes de clustering découvrent des structures dans les données par eux-mêmes.

1.1. Pourquoi utiliser le clustering ?

Le clustering est utilisé dans divers domaines pour plusieurs raisons :

Segmentation : Il permet de segmenter des populations, par exemple, dans le marketing pour identifier des groupes de clients ayant des comportements similaires.
Réduction de dimensionnalité : En simplifiant les données, il aide à réduire la complexité des analyses.
Détection d’anomalies : Les clusters peuvent aider à identifier des valeurs aberrantes qui ne correspondent pas aux modèles existants.

1.2. Comment fonctionne le clustering ?

Le processus de clustering peut être résumé en plusieurs étapes :

Collecte de données : Rassembler les données à analyser.
Prétraitement : Nettoyer et normaliser les données pour assurer une cohérence.
Application de l’algorithme : Choisir et appliquer un algorithme de clustering approprié.
Interprétation des résultats : Analyser les clusters générés pour en tirer des conclusions utiles.

Partie 2 : Les algorithmes de clustering les plus courants

Il existe plusieurs algorithmes de clustering, chacun ayant ses propres caractéristiques et domaines d’application. Voici les plus populaires :

2.1. K-means

K-means est l’un des algorithmes de clustering les plus utilisés. Son principe est simple :

Choix du nombre de clusters (K) : L’utilisateur doit spécifier le nombre de clusters souhaités.
Initialisation : Choisir aléatoirement K points comme centres de clusters.
Affectation des points : Chaque point de données est affecté au cluster dont le centre est le plus proche.
Mise à jour des centres : Les centres des clusters sont recalculés en prenant la moyenne des points qui leur sont affectés.
Répétition : Les étapes d’affectation et de mise à jour sont répétées jusqu’à convergence.

Exemple concret : Imaginons une entreprise qui souhaite segmenter ses clients en fonction de leur comportement d’achat. En utilisant K-means, elle peut identifier des groupes de clients ayant des habitudes similaires, ce qui lui permet d’affiner ses stratégies marketing.

2.2. Hierarchical Clustering

Le clustering hiérarchique construit une hiérarchie de clusters. Il existe deux approches principales :

Approche agglomérative : Commence par chaque point comme un cluster individuel, puis fusionne les clusters les plus proches jusqu’à ce qu’il n’en reste qu’un.
Approche divisive : Commence avec un seul cluster qui contient tous les points et divise progressivement les clusters en sous-clusters.

Cette méthode est particulièrement utile pour visualiser les relations entre différents groupes à l’aide de dendrogrammes. Par exemple, dans la biologie, le clustering hiérarchique peut être utilisé pour classer des espèces en fonction de leurs caractéristiques génétiques.

2.3. DBSCAN

DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) est un algorithme qui regroupe des points denses et identifie les points isolés comme du bruit. Contrairement à K-means, il ne nécessite pas de spécifier le nombre de clusters à l’avance.

Il fonctionne selon deux paramètres principaux :

Epsilon (ε) : La distance maximale entre deux points pour qu’ils soient considérés comme voisins.
MinPts : Le nombre minimum de points requis pour former un cluster.

DBSCAN est particulièrement efficace pour identifier des clusters de forme arbitraire et est utilisé dans des applications telles que la détection d’anomalies dans les séries temporelles.

2.4. Mean Shift

Mean Shift est un algorithme qui cherche à trouver des densités de points dans un espace multidimensionnel. Il fonctionne en déplaçant les points de données vers la densité maximale de points voisins. Contrairement à K-means, il ne nécessite pas de spécifier le nombre de clusters à l’avance.

Ce type de clustering est souvent utilisé dans le traitement d’images et la reconnaissance de formes, où les données peuvent être très variées et complexes.

Partie 3 : Mise en pratique avec Google Sheets

Maintenant que nous avons une compréhension théorique des algorithmes de clustering, voyons comment nous pouvons les mettre en pratique dans Google Sheets.

3.1. Préparation des données

Avant d’appliquer un algorithme de clustering, il est essentiel de préparer vos données. Voici les étapes à suivre :

Collecte des données : Importez vos données dans Google Sheets. Assurez-vous qu’elles soient bien organisées dans un tableau.
Nettoyage des données : Supprimez les doublons et les valeurs manquantes. Vous pouvez utiliser des fonctions comme UNIQUE() et FILTER() pour cela.
Normalisation des données : Pour que les différentes échelles de données n’influencent pas le clustering, normalisez vos données à l’aide de la fonction (valeur - moyenne) / écart type.

3.2. Application de K-means dans Google Sheets

Bien que Google Sheets ne dispose pas d’une fonction K-means intégrée, vous pouvez utiliser des scripts Google Apps ou ajouter des add-ons. Voici comment faire un clustering simple :

Utiliser un add-on : Recherchez un add-on de clustering dans le Google Workspace Marketplace, tel que « XLMiner Analysis ToolPak ». Installez-le.
Configurer l’add-on : Suivez les instructions pour sélectionner vos données et spécifier le nombre de clusters (K).
Analyser les résultats : Une fois l’analyse effectuée, l’add-on affichera les résultats du clustering, vous permettant de visualiser les groupes formés.

3.3. Visualisation des clusters

Une fois que vous avez appliqué un algorithme de clustering, il est important de visualiser les résultats. Voici quelques façons de le faire dans Google Sheets :

Graphiques en nuage de points : Utilisez un graphique en nuage de points pour représenter les clusters. Cela peut être fait en sélectionnant vos données et en insérant un graphique.
Coloration des clusters : Pour faciliter l’interprétation, appliquez une mise en forme conditionnelle pour colorer les points en fonction de leur cluster assigné.

3.4. Exemples pratiques

Voici un exemple pratique de clustering avec des données fictives sur des clients :

Étape 1 : Créez un tableau avec des données telles que l’âge, le revenu et la fréquence d’achat.
Étape 2 : Préparez et normalisez les données comme indiqué précédemment.
Étape 3 : Appliquez K-means à l’aide de l’add-on choisi.
Étape 4 : Visualisez les résultats dans un graphique en nuage de points pour identifier les segments de clients.

Conclusion

Les algorithmes de clustering sont des outils puissants qui permettent d’explorer des ensembles de données complexes et de découvrir des modèles cachés. En apprenant à les utiliser, notamment à travers des outils accessibles comme Google Sheets, vous pouvez transformer des données brutes en insights précieux qui peuvent orienter des décisions stratégiques dans divers domaines. Que vous soyez un marketeur cherchant à segmenter vos clients ou un analyste de données désireux de détecter des anomalies, le clustering vous offre des possibilités infinies pour tirer le meilleur parti de vos données. N’hésitez pas à explorer ces algorithmes et à les appliquer dans vos projets futurs !