Partitionnement de donnéesvignette|upright=1.2|Exemple de clustering hiérarchique. Le partitionnement de données (ou data clustering en anglais) est une méthode en analyse des données. Elle vise à diviser un ensemble de données en différents « paquets » homogènes, en ce sens que les données de chaque sous-ensemble partagent des caractéristiques communes, qui correspondent le plus souvent à des critères de proximité (similarité informatique) que l'on définit en introduisant des mesures et classes de distance entre objets.
Regroupement hiérarchiqueDans le domaine de l'analyse et de la classification automatique de données, le regroupement hiérarchique est un partitionnement de données ou clustering, au moyen de diverses méthodes, dites « ascendantes » et « descendantes ». Les méthodes dites « descendantes » partent d’une solution générale vers une autre plus spécifique. Les méthodes de cette catégorie démarrent avec une seule classe contenant la totalité puis se divisent à chaque étape selon un critère jusqu’à l’obtention d’un ensemble de classes différentes.
Amas globulaireEn astronomie, un amas globulaire est un amas stellaire très dense, contenant typiquement une centaine de milliers d'étoiles distribuées dans une sphère dont la taille varie d'une vingtaine à quelques centaines d'années-lumière. Leur densité est ainsi nettement plus élevée que celle des amas ouverts. Les étoiles de ces amas sont généralement des géantes rouges. On compte globulaires dans notre galaxie, la Voie lactée. Mais il en existe sans doute d'autres, qui restent indétectables parce que masqués par le disque galactique.
Amas stellaireUn amas stellaire est une concentration locale d'étoiles d'origine commune et liées entre elles par la gravitation, dans un espace dont les dimensions peuvent atteindre 200 pc. Ces objets sont classés en plusieurs familles selon leur aspect ; ce sont, par compacité croissante : les associations stellaires, les amas ouverts et les amas globulaires. Les amas stellaires se maintiennent par l'attraction gravitationnelle mutuelle de leurs membres.
Amas ouvertEn astronomie, un amas ouvert est un amas stellaire groupant environ de 100 à étoiles de même âge liées entre elles par la gravitation, et dont le diamètre varie de 1,5 à 15 pc, avec une moyenne de 4 à 5 pc. Les amas ouverts sont peu lumineux et s’observent essentiellement dans notre Galaxie, où ils se situent dans le plan galactique, et dans les galaxies proches : les deux Nuages de Magellan et la galaxie d’Andromède. On pense qu'ils se forment au sein des nuages moléculaires, les grands nuages de gaz et de poussières qui constituent les nébuleuses diffuses.
K-moyennesLe partitionnement en k-moyennes (ou k-means en anglais) est une méthode de partitionnement de données et un problème d'optimisation combinatoire. Étant donnés des points et un entier k, le problème est de diviser les points en k groupes, souvent appelés clusters, de façon à minimiser une certaine fonction. On considère la distance d'un point à la moyenne des points de son cluster ; la fonction à minimiser est la somme des carrés de ces distances.
Amas de galaxiesUn amas de galaxies, ou amas galactique, est l'association de plus d'une centaine de galaxies liées entre elles par la gravitation. En dessous de 100, on parle plutôt de groupe de galaxies, même si la frontière entre groupe et amas n'est pas clairement définie. Ces amas se caractérisent par leur forme spécifique (sphérique, symétrique ou quelconque), ainsi que par la répartition et leurs nombres de galaxies (jusqu'à plusieurs milliers). Ils se sont formés il y a 10 milliards d'années et plus.
Correlation clusteringClustering is the problem of partitioning data points into groups based on their similarity. Correlation clustering provides a method for clustering a set of objects into the optimum number of clusters without specifying that number in advance. Cluster analysis In machine learning, correlation clustering or cluster editing operates in a scenario where the relationships between the objects are known instead of the actual representations of the objects.
Determining the number of clusters in a data setDetermining the number of clusters in a data set, a quantity often labelled k as in the k-means algorithm, is a frequent problem in data clustering, and is a distinct issue from the process of actually solving the clustering problem. For a certain class of clustering algorithms (in particular k-means, k-medoids and expectation–maximization algorithm), there is a parameter commonly referred to as k that specifies the number of clusters to detect.
Single-linkage clusteringIn statistics, single-linkage clustering is one of several methods of hierarchical clustering. It is based on grouping clusters in bottom-up fashion (agglomerative clustering), at each step combining two clusters that contain the closest pair of elements not yet belonging to the same cluster as each other. This method tends to produce long thin clusters in which nearby elements of the same cluster have small distances, but elements at opposite ends of a cluster may be much farther from each other than two elements of other clusters.
