La classification non supervisée est un type de classification où les objets ne sont pas pré-étiquetés. L'algorithme analyse les données et les regroupe en fonction de leurs similarités. Il n'y a pas de réponse correcte ou incorrecte pour ce type de classification car elle est basée sur des hypothèses et des approximations.

Réponse : 1 , Intelligence artificielle, Machine Learning

La classification non supervisée est une méthode d'apprentissage automatique où les objets n'ont pas de pré-étiquetage. Elle est couramment utilisée pour mieux comprendre les structures et les relations dans un ensemble de données non structurées. Contrairement aux méthodes de classification supervisées, il n'y a pas de réponse correcte ou incorrecte dans la classification non supervisée.

Les algorithmes de classification non supervisée analysent les données pour identifier les similitudes et les relations entre les objets, puis regroupent les objets similaires en clusters. L'objectif est de maximiser la similitude entre les objets dans chaque cluster et de minimiser la similitude entre les clusters. Les algorithmes de classification non supervisée sont largement utilisés dans différentes applications, telles que la segmentation de l'image, la segmentation des clients, la reconnaissance de texte et l'analyse des données.

Les algorithmes de classification non supervisée peuvent être divisés en deux catégories: les algorithmes basés sur le partitionnement et les algorithmes hiérarchiques.

Les algorithmes de partitionnement sont utilisés pour partitionner un ensemble de données en K clusters distincts, où K est un nombre prédéterminé de clusters. Le plus célèbre d'entre eux est l'algorithme k-moyennes, qui utilise des itérations pour minimiser la somme des carrés des distances entre les points et leur centre de cluster respectif.

Les algorithmes hiérarchiques, par contre, créent une structure de cluster hiérarchique en continuant à fusionner ou à diviser les clusters jusqu'à ce qu'un certain critère d'arrêt soit atteint. Ils sont utilisés pour découper les données en clusters à différents niveaux de granularité. Il existe deux types d'algorithmes hiérarchiques: la méthode agglomérative et la méthode de division. La méthode agglomérative commence avec chaque objet dans un cluster séparé, puis fusionne les clusters selon leur similitude. La méthode de division commence avec un seul cluster et divise récursivement à mesure que les similaires sont trouvés.

Enfin, il est important de noter que la classification non supervisée est un processus exploratoire, et les résultats doivent être interprétés et validés par un expert humain. L'analyse des clusters doit être effectuée pour comprendre les motifs et les associations cachées dans les données. Cela nécessite une connaissance préalable du domaine et une expertise analytique pour identifier et interpréter les implications des résultats obtenus.


1 0 madelynn.hansen a écrit ceci le 09-05-2023 19:15:43.