Algorithme de clustering [fermé]

1. Est un algorithme de clustering?
2. Les k-means convergent-ils toujours?
3. PCA est-il une méthode de clustering?

Est un algorithme de clustering?

Différence entre le voisin K-Dearest (K-NN) et le clustering K-means. K-NN est un apprentissage automatique supervisé tandis que K-means est un apprentissage automatique non supervisé. K-NN est un algorithme d'apprentissage automatique de classification ou de régression tandis que K-means est un algorithme d'apprentissage automatique de regroupement.

Les k-means convergent-ils toujours?

Alors que les k-means doivent toujours converger vers au moins un minima local (en nombre suffisant d'itérations), sa convergence vers un minima global n'est pas garantie. Considérez l'exemple suivant: Dans la figure ci-dessous, nous avons un ensemble de points bleus sur le côté gauche et un ensemble de points rouges sur le côté droit.

PCA est-il une méthode de clustering?

L'analyse des composants principaux (PCA) est une technique utilisée pour réduire les dimensions des données composées de plusieurs variables dépendantes tout en maintenant la variance des données. L'ACP peut être utilisée pour stabiliser les mesures dans l'analyse statistique, dont une analyse de cluster.