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Veuillez expliquer ce qu'est "l'analyse de cluster"
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L'analyse de cluster ou le clustering consiste à regrouper un ensemble d'objets de manière à ce que les objets d'un même groupe (appelé cluster) soient plus similaires (dans un certain sens) les uns aux autres qu'à ceux d'autres groupes (clusters). Il s'agit d'une tâche principale d'analyse de données exploratoire et d'une technique courante d'analyse de données statistiques, utilisée dans de nombreux domaines, notamment la reconnaissance de formes, l'analyse d'images, la recherche d'informations, la bioinformatique, la compression de données, l'infographie et l'apprentissage automatique.
L'analyse de cluster elle-même n'est pas un algorithme spécifique, mais la tâche générale à résoudre. Il peut être réalisé par divers algorithmes qui diffèrent considérablement dans leur compréhension de ce qui constitue un cluster et comment les trouver efficacement. Les notions populaires de clusters incluent des groupes avec de petites distances entre les membres du cluster, des zones denses de l'espace de données, des intervalles ou des distributions statistiques particulières. Le clustering peut donc être formulé comme un problème d'optimisation multi-objectifs. L'algorithme de clustering approprié et les réglages des paramètres (y compris des paramètres tels que la fonction de distance à utiliser, un seuil de densité ou le nombre de clusters attendus) dépendent de l'ensemble de données individuel et de l'utilisation prévue des résultats. L'analyse de grappes en tant que telle n'est pas une tâche automatique, mais un processus itératif de découverte de connaissances ou d'optimisation interactive à objectifs multiples qui implique des essais et des échecs. Il est souvent nécessaire de modifier le prétraitement des données et les paramètres du modèle jusqu'à ce que le résultat atteigne les propriétés souhaitées.
Outre le terme regroupement, il existe un certain nombre de termes ayant des significations similaires, notamment la classification automatique, la taxonomie numérique, la botryologie (du grec βότρυς "raisin"), l'analyse typologique et la détection de communauté. Les différences subtiles résident souvent dans l'utilisation des résultats : alors qu'en fouille de données, ce sont les groupes qui en résultent qui intéressent, en classification automatique, c'est le pouvoir discriminant qui en résulte qui est intéressant.
L'analyse par grappes a été créée en anthropologie par Driver et Kroeber en 1932 et introduite en psychologie par Joseph Zubin en 1938 et Robert Tryon en 1939 et utilisée par Cattell à partir de 1943 pour la classification de la théorie des traits en psychologie de la personnalité.