La méthode des centres mobiles - méthode des K-Means - est une technique de classification automatique populaire, d’une part parce qu’elle est très simple, d’autre part parce que son implémentation ne nécessite pas de conserver en mémoire vive la totalité des données, permettant ainsi de traiter des très grandes bases. Même si par ailleurs l’algorithme est relativement lent car il nécessite le passage répété des observations.
Ce support décrit l’algorithme dans les grandes lignes. Nous nous intéressons ensuite aux différentes extensions telles que le traitement des variables actives qualitatives ou mixtes (qualitatives et quantitatives), la classification floue (fuzzy c-means), et la classification de variables (classification autour des variables latentes). On se rend compte à cet égard que la méthode des centres mobiles est relativement souple et s’applique à une large palette de problèmes.
Mots-clés : classification automatique, typologie, clustering, apprentissage non supervisé, inertie inter-classes, inertie intra-classes, inertie expliquée, théorème d’huygens, classification par partition, méthodes de réallocation
Document : Classification - Méthode des centres mobiles
Références :
Tutoriel Tanagra, "Clustering : caractérisation des classes", septembre 2016.
Tutoriel Tanagra, "Classification ascendante hiérarchique - Diapos", juillet 2016.
Tutoriel Tanagra, "Classification automatique sous R", octobre 2015.
Tutoriel Tanagra, "Classification automatique sous Python", mars 2016.
