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Clustering

L’amélioration de l’algorithme de clustering ouvre de nombreuses opportunités en termes de gestion et de partition des données. Mais de quoi il s’agit ? Quels sont les intérêts de l’algorithme ? Suivez ce guide !

Qu’est-ce que le clustering ?

Le clustering est une technique d’apprentissage automatique permettant de regrouper des chaînes de données par distance ou par similarité. Il s’agit d’une méthode non supervisée et populaire pour une analyse des données. Il est alors possible d’appliquer des algorithmes de classification afin de gérer ces données individuelles dans chaque groupe spécifique.

Cette méthode de classification est applicable lorsqu’il est difficile de collecter les données. Pourtant, c’est un problème récurrent, car de nombreuses métriques aboutiront à différents regroupements. Elle doit alors être sélectionnée avec prudence selon le résultat attendu et la manipulation des données. 

Quels sont les avantages de clustering ? 

La grappe de serveurs offre de nombreux avantages en informatique. Elle permet d’offrir une disponibilité totale, une répartition des charges et des fonctionnalités des calculs parallèles. Le cluster permet de simplifier la montée en charge, mais également la gestion des ressources (mémoire vive, bandes passantes, disques durs, processeurs…).

Quand l’un des ordinateurs génère une erreur d’exécution, les ressources vont être redirigées pour que le workload soit redistribué vers les autres machines du cluster. Les grappes garantissent ainsi un accès continu.

Une grappe de serveurs a pour objectif de dépasser les limitations d’une machine et offre une meilleure gestion. Les clusters présentent également l’avantage d’être moins coûteux. Grâce à ce groupement de serveurs, il n’est pas nécessaire d’investir dans des serveurs multiprocesseurs. La meilleure solution est d’opter pour des systèmes et de les relier les uns aux autres selon les besoins. Ainsi, ces grappes apportent une bonne flexibilité aux systèmes informatiques !

Comment fonctionne le clustering ?

Avant que l’intelligence artificielle ne devienne capable d’identifier les similarités entre les individus, ce sont des cerveaux humains qui ont implémenté cet algorithme. Pour chaque technique, il est important de mesurer la similitude entre les deux individus. 

Les méthodes hiérarchiques : les méthodes de type hiérarchique sont distinctes. Elles forment des connexions entre les individus et disposent d’une matrice de distance.

Les méthodes centroïdes : cette méthode utilise la méthode des k-moyennes. Grâce à cette technique, le choix de départ se fait seulement en une seule fois. On doit initialiser l’algorithme avec k points parmi les n individus. À la fin de la première étape, chaque classe se caractérise par la moyenne des sommes de chaque individu. On a donc k moyennes pour les k classes.

Les méthodes à densité : il s’agit d’une méthode basée sur la densité. Les zones ayant plusieurs points sont beaucoup plus proches par rapport aux autres zones.

Découvrez l’intérêt de l’algorithme

L’algorithme de clustering permet de partitionner chaque donnée en sous-groupe, de manière non supervisée. Cette méthode dépend de la manière dont on définit la notion de similarité. 

Comprendre les données

L’algorithme de clustering est le plus souvent utilisé pour une analyse des données. Par exemple, il s’agit de reconnaître : 

des utilisateurs qui ont un comportement similaire ;
des motifs récurrents dans les transactions financières ;
des clients qui ont un usage similaire d’un outil.

Visualiser les données

En plus des algorithmes de réduction de la dimensionnalité, on peut appliquer un algorithme pour créer des sous-groupes. Il suffit de représenter les relations entre plusieurs points. En revanche, au lieu d’évoquer l’ensemble des données, on peut afficher un point représentatif du cluster. 

Quelles sont les différentes implémentations ?

Il existe plusieurs façons d’implémenter ce fractionnement selon les modèles distincts. De nombreux algorithmes sont utilisés pour chaque modèle, en distinguant ses résultats et ses propriétés. Ces modèles doivent se différencier par leur type de relation et leur organisation. 

Groupe : l’algorithme possède des informations de cluster.
Graphique : les organisations en grappe et la relation entre plusieurs membres sont caractérisées par des structures de graphe.
Centralisé : les clusters sont représentés par une moyenne vectorielle et une seule valeur d’objet.
Densité : les membres du groupe se sont regroupés par régions. Ainsi, l’observation est dense et identique.
Connectivité des modèles : elle est fondée sur des fonctions de distance entre les éléments.
Distribué : le cluster est créé à partir des distributions statistiques. 

Qu'est-ce que un cluster Thématique dans le cadre du SEO ?

Les grappes de contenu sont une stratégie de SEO conçue pour optimiser la structure et les liens internes d'un site Web en organisant le contenu autour de sujets dans des pages de piliers et de grappes.

Cela signifie utiliser différents niveaux de pages Web pour organiser soigneusement votre contenu en fonction de sa pertinence par rapport à un sujet donné. 

Cela signifie également que vous serez en mesure de vous adapter aux règles changeantes de Google, qui ne réagit plus au fait que vous vous contentez de bourrer les articles de mots clés, mais récompense une disposition plus réfléchie et ordonnée des pages. Les moteurs de recherche savent désormais à quelles pages donner la priorité. Comme les internautes posent des requêtes plus complexes aux moteurs de recherche, ceux-ci sont suffisamment intelligents pour reconnaître le lien entre les requêtes. La reconnaissance de l'intention de recherche a été l'un des principaux changements apportés par Google au cours des dernières années, et les grappes de contenu en tiennent compte pour vous donner un meilleur classement.

50A et le clustering 

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