Letois Alexandre

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Automeans, ou comment éviter le « k par k » avec K-means

Magazine
Marque
MISC
HS n°
Numéro
18
Mois de parution
novembre 2018
Domaines
Résumé

Nous voulons (par exemple) classifier un jeu de données très grand, disons quelques millions de données, voire quelques milliards, mais non labellisées. Face au problème, l’algorithme K-means semblait un bon candidat. Il s'agit d'un des grands classiques des algorithmes du Machine Learning qui comporte cependant un défaut : il est nécessaire de lui donner k, le nombre de clusters (c’est ce qu’on appelle un « hyperparamètre »). Quand cette valeur optimale est inconnue, il est coûteux de trouver une bonne approximation, surtout sur un très grand jeu de données. Pour pallier à ce problème, nous avons développé un nouvel algorithme : Automeans, cet algorithme calcule le nombre « optimal » de clusters.