Mesures de distance pour le clustering en R
Tout algorithme de clustering part d’une matrice de distance. Apprenez à préparer vos données (numériques, standardisées), à calculer des distances euclidienne, de Manhattan…
Analyse de cluster avec R
Le guide complet et pratique de l’analyse de regroupements avec R — partitionnement (k-means, PAM, CLARA), classification hiérarchique et dendrogrammes, choix et validation du nombre de regroupements, et méthodes avancées (floue, à base de modèle, DBSCAN). Axé recettes, reproductible, avec les visuels factoextra.
Apprendre › Machine Learning › Analyse de cluster
L’analyse de cluster trouve des groupes d’observations similaires — des patients au profil d’expression génique partagé, des clients aux habitudes d’achat semblables, des maisons du même type. Elle est non supervisée : vous ne dites pas les groupes à l’algorithme, il les apprend à partir des données. Voici le guide pratique de l’analyse de regroupements avec R, complet et modernisé — chaque méthode présentée comme une recette que vous pouvez exécuter, avec des visuels factoextra prêts à publier.
Quelle méthode de regroupement choisir ?
Les méthodes de regroupement se répartissent en cinq familles. La bonne dépend de votre capacité à fixer le nombre de regroupements à l’avance, de la forme des groupes attendus, et de la taille et du bruit des données :
| Famille | Comment elle groupe | Choisir le nombre de regroupements ? | À privilégier quand… | Commencez ici |
|---|---|---|---|---|
| Partitionnement | chaque regroupement autour d’un centre (moyenne ou médoïde) | vous fixez k à l’avance |
les groupes sont à peu près ronds et vous avez un k raisonnable (ou en estimez un) |
k-means · PAM · CLARA (grands jeux de données) |
| Hiérarchique | un arbre imbriqué (dendrogramme) que vous coupez | lisez k sur l’arbre ensuite |
vous voulez une hiérarchie visuelle et ne voulez pas vous engager d’avance sur k ; données petites à moyennes |
classification hiérarchique |
| Floue | appartenance souple — chaque point partiellement dans chaque regroupement | vous fixez k |
les regroupements se chevauchent et une affectation stricte perd de l’information | regroupement flou |
| À base de modèle | les données comme un mélange de gaussiennes ; k choisi par BIC |
choisi automatiquement (BIC) | vous voulez un modèle statistique + un k automatique et des probabilités souples |
regroupement à base de modèle |
| À base de densité | régions denses = regroupements ; points épars = bruit | trouvé automatiquement | les regroupements ont des formes arbitraires et il y a des valeurs aberrantes/du bruit | DBSCAN |
Quel que soit votre choix, le flux de travail est le même : préparez les données et choisissez une distance → vérifiez que les données sont réellement regroupables → regroupez → validez le résultat. Débutant ? Commencez par l’exemple pas à pas.
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Note
Ce guide se remplit vague après vague — k-means, nombre optimal de regroupements, classification hiérarchique et mesures de distance d’abord, puis le reste du partitionnement, les chapitres dendrogramme et heatmap, la validation, et les méthodes avancées.
🟢 Avec un agent IA
Demandez à Prova « regroupe ce jeu de données et dis-moi combien de groupes il contient » — elle répond avec du code R que vous pouvez exécuter sur vos propres données, puis vous aide à lire le graphique de regroupement et les statistiques de validation. The runtime is the judge. Demander à Prova →
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Citation
BibTeX
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Veuillez citer ce travail comme suit :
“Analyse de cluster avec R.” n.d. https://www.datanovia.com/learn/machine-learning/clustering/.
Comment ce guide est organisé
01 · Bases
préparation des données · mesures de distance
02 · Partitionnement
k-means · PAM · CLARA
03 · Hiérarchique
agglomérative · dendrogrammes · heatmap
04 · Validation
tendance au regroupement · k optimal · statistiques de validation · p-value
05 · Avancé
hybride · flou · à base de modèle · densité
Le guide suit les mêmes cinq parties que le livre, dans l’ordre :