Faut-il normaliser les données avant de les regrouper ?

Faut-il normaliser les données avant de les regrouper ?
Faut-il normaliser les données avant de les regrouper ?
Anonim

La normalisation est utilisée pour éliminer les données redondantes et garantit que des clusters de bonne qualité sont générés, ce qui peut améliorer l'efficacité des algorithmes de clustering. Elle devient donc une étape essentielle avant le clustering en tant que distance euclidienne est très sensible aux variations des différences[3].

Faut-il normaliser les données pour le clustering K-means ?

Comme dans la méthode k-NN, les caractéristiques utilisées pour le regroupement doivent être mesurées en unités comparables. Dans ce cas, les unités ne sont pas un problème puisque les 6 caractéristiques sont exprimées sur une échelle de 5 points. La normalisation ou la standardisation n'est pas nécessaire.

Comment préparez-vous les données avant le clustering ?

Préparation des données

Pour effectuer une analyse de cluster dans R, généralement, les données doivent être préparées comme suit: les lignes sont des observations (individus) et les colonnes sont des variables. Toute valeur manquante dans les données doit être supprimée ou estimée. Les données doivent être normalisées (c'est-à-dire mises à l'échelle) pour rendre les variables comparables.

Les données doivent-elles être mises à l'échelle pour le clustering ?

Dans le clustering, vous calculez la similarité entre deux exemples en combinant toutes les données de caractéristiques pour ces exemples en une valeur numérique. La combinaison de données d'entités nécessite que les données aient la même échelle.

Pourquoi est-il important de normaliser les fonctionnalités avant le clustering ?

La standardisation est une étape importante de Data

Comme expliqué dans cet article, le k-means minimise la fonction d'erreur en utilisant l'algorithme de Newton, c'est-à-dire un algorithme d'optimisation basé sur le gradient. La normalisation des données améliore la convergence de tels algorithmes.

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