Ce que l'on entend par clustering de composants ICA (Analyse des composants indépendants)?

1. Que signifie le clustering dans PCA?
2. Qu'est-ce que l'analyse des cluster et ses étapes?
3. Pourquoi le PCA avant le regroupement?
4. Peut-il être utilisé pour le clustering?

Que signifie le clustering dans PCA?

L'analyse ou le clustering de grappes est l'attribution d'un ensemble d'observations en sous-ensembles (appelés grappes) afin que les observations dans le même cluster soient similaires dans un certain sens.

Qu'est-ce que l'analyse des cluster et ses étapes?

L'analyse en grappes est le processus pour trouver des groupes d'objets similaires afin de former des clusters. Il s'agit d'un algorithme basé sur l'apprentissage automatique non supervisé qui agit sur des données non marquées. Un groupe de points de données comprendrait ensemble pour former un cluster dans lequel tous les objets appartiendraient au même groupe.

Pourquoi le PCA avant le regroupement?

En faisant PCA, vous conservez toutes les informations importantes. Si vos données présentent un clustering, cela sera généralement révélé après votre analyse PCA: en ne conservant que les composants avec la plus grande variance, les clusters seront probablement plus visibiles (car ils sont le plus étalés).

Peut-il être utilisé pour le clustering?

Tsne, (intérim de voisin stochastique distribué en T) est une technique de clustering qui a un résultat final similaire à l'ACP (analyse des composants principaux).