{"id":204253,"date":"2023-07-04T07:30:00","date_gmt":"2023-07-04T07:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/?p=204253"},"modified":"2023-11-09T13:44:32","modified_gmt":"2023-11-09T13:44:32","slug":"meanshift-tout-savoir","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/meanshift-tout-savoir","title":{"rendered":"MeanShift : tout savoir sur l&rsquo;algorithme de clustering de donn\u00e9es"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"204253\" class=\"elementor elementor-204253\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-cc3e005 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"cc3e005\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ef5b429 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"ef5b429\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">MeanShift est un algorithme de clustering tr\u00e8s utilis\u00e9 pour la vision par ordinateur (Computer Vision) et l\u2019analyse de donn\u00e9es. D\u00e9couvrez tout ce que vous devez savoir sur son histoire, son fonctionnement et ses secteurs d\u2019application !<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1f628d0 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"1f628d0\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-cbebed6 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"cbebed6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Au d\u00e9but des ann\u00e9es 1990, les chercheurs en traitement de l\u2019image et vision par ordinateur <strong>Dorin Comaniciu et Peter Meer<\/strong> cherchaient \u00e0 relever les d\u00e9fis li\u00e9s \u00e0 la segmentation d\u2019images et au suivi d\u2019objets.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">\u00c0 l\u2019\u00e9poque, les m\u00e9thodes traditionnelles bas\u00e9es sur des seuils ou des mod\u00e8les statistiques \u00e9taient limit\u00e9es dans leur capacit\u00e9 \u00e0 <strong>g\u00e9rer des objets aux formes et textures complexes ou des variations d\u2019\u00e9clairage et de fond<\/strong>.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Pour rem\u00e9dier \u00e0 ce probl\u00e8me, les deux chercheurs ont invent\u00e9 une puissante m\u00e9thode qui est encore aujourd\u2019hui tr\u00e8s utilis\u00e9e pour la <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/formation-deep-learning\/formation-computer-vision\">Computer Vision<\/a> et l\u2019<a href=\"https:\/\/datascientest.com\/data-analysis-tout-savoir\">analyse de donn\u00e9es<\/a> : l\u2019algorithme Mean Shift.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-bef3942 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"bef3942\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-935b289 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"935b289\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Qu\u2019est-ce que MeanShift ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f9f6e0e elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"f9f6e0e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Dans le cadre de leurs travaux, Comaniciu et Meer ont compris que le <strong>d\u00e9calage moyen<\/strong> (Mean Shift) pouvait \u00eatre utilis\u00e9 pour la recherche de r\u00e9gions d\u2019int\u00e9r\u00eat dans une image.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Cette technique consiste \u00e0 <strong>d\u00e9placer it\u00e9rativement les points de donn\u00e9es vers les r\u00e9gions de densit\u00e9 maximale<\/strong>, en utilisant une fen\u00eatre de recherche et un noyau.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Le but est de d\u00e9terminer \u00e0 la fois l\u2019\u00e9tendue de la recherche et la mani\u00e8re dont les points sont d\u00e9plac\u00e9s. La <strong>densit\u00e9 des points<\/strong> est \u00e9valu\u00e9e dans une r\u00e9gion autour d\u2019un point d\u00e9fini par la fen\u00eatre de recherche.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">De son c\u00f4t\u00e9, le noyau sp\u00e9cifie la forme de la distribution de densit\u00e9 utilis\u00e9e pour \u00e9valuer la <strong>proximit\u00e9 des point<\/strong>s. Ce sont ces deux \u00e9l\u00e9ments qui permettent \u00e0 l\u2019algorithme Mean Shift de trouver les modes locaux dans une <strong>distribution de donn\u00e9es<\/strong>.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6bcc294 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"6bcc294\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4d4b3f3 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"4d4b3f3\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Une technique essentielle de vision par ordinateur<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-39f66c1 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"39f66c1\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Les deux chercheurs ont donc d\u00e9cid\u00e9 d\u2019<strong>utiliser ce principe pour la vision par ordinateur<\/strong>, afin de regrouper les points similaires d\u2019une image ensemble pour <strong>d\u00e9tecter les r\u00e9gions distinctes<\/strong>.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Cette approche s\u2019est av\u00e9r\u00e9e tr\u00e8s efficace, puisqu\u2019elle permet d\u2019<strong>identifier automatiquement les zones d\u2019int\u00e9r\u00eat<\/strong> sans avoir besoin de seuils ou de mod\u00e8les pr\u00e9alables.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">De nos jours, Mean Shift est toujours utilis\u00e9 pour la segmentation d\u2019images en se basant sur les niveaux de couleur ou de texture. On l\u2019exploite aussi pour la <strong>d\u00e9tection d\u2019objets par le regroupement de r\u00e9gions similaires<\/strong> dans une sc\u00e8ne.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Cet algorithme est aussi appliqu\u00e9 dans le <strong>traitement d\u2019images<\/strong> pour am\u00e9liorer les images en r\u00e9duisant le bruit et en am\u00e9liorant la nettet\u00e9 des contours. Il peut \u00e9galement \u00eatre exploit\u00e9 pour le suivi d\u2019objets en mouvement dans une s\u00e9quence d\u2019images.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0651121 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"0651121\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"450\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/computer-vision-meanshift.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-204277\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/computer-vision-meanshift.png 800w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/computer-vision-meanshift-300x169.png 300w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/computer-vision-meanshift-768x432.png 768w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-140e46a elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"140e46a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/formation-deep-learning\/formation-computer-vision\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Devenir expert en Computer Vision<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-594860e e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"594860e\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-40cd968 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"40cd968\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">MeanShift et l\u2019analyse de donn\u00e9es<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d8c41e8 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"d8c41e8\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Outre la computer vision, cette technique est aussi <strong>tr\u00e8s utilis\u00e9e pour l\u2019analyse de donn\u00e9es<\/strong>. Par exemple, elle permet de segmenter les cartes et les images satellites ou de d\u00e9tecter les clusters d\u2019activit\u00e9 humaine pour les donn\u00e9es g\u00e9ospatiales.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Le secteur du marketing utilise aussi Mean Shift pour <strong>segmenter les clients en fonction de leurs comportements d\u2019achat et de leurs pr\u00e9f\u00e9rences<\/strong>. Ceci permet de mieux cibler les campagnes et personnaliser les offres.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Dans le domaine des r\u00e9seaux sociaux, Mean Shift permet d\u2019<strong>identifier les communaut\u00e9s ou les groupes d\u2019individus ayant des interactions similaires<\/strong>. Ceci peut aider \u00e0 comprendre les structures et les dynamiques sociales au sein de ces plateformes.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Plusieurs secteurs comme la <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/formation-cybersecurite\">cybers\u00e9curit\u00e9<\/a>, la finance ou la vid\u00e9o-surveillance appliquent aussi cet algorithme afin de <strong>d\u00e9tecter les comportements anormaux<\/strong> comme une fraude ou une intrusion.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Pour l\u2019analyse de donn\u00e9es biom\u00e9dicales, Mean Shift permet la <strong>segmentation d\u2019images m\u00e9dicales<\/strong> en vue d\u2019une d\u00e9tection de pathologies ou pour l\u2019analyse de signaux \u00e9lectroenc\u00e9phalographiques.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Il est m\u00eame possible de se servir de cette technique pour regrouper des documents textuels en fonction de leur s\u00e9mantique, notamment pour organiser de grandes collections ou recommander des contenus similaires.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7b53aca e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"7b53aca\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7a208c4 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"7a208c4\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Comment utiliser MeanShift ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1c03b53 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"1c03b53\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">L\u2019algorithme Mean Shift repose sur plusieurs \u00e9tapes cl\u00e9s. Tout d\u2019abord, <strong>les donn\u00e9es doivent \u00eatre format\u00e9es et pr\u00e9-trait\u00e9es<\/strong> pour s\u00e9lectionner les caract\u00e9ristiques appropri\u00e9es et \u00e9viter tout biais dans les r\u00e9sultats.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">On s\u00e9lectionne ensuite les centro\u00efdes initiaux \u00e0 partir des donn\u00e9es elles-m\u00eames ou de mani\u00e8re al\u00e9atoire. Ils servent de <strong>points de d\u00e9part pour les it\u00e9rations de l\u2019algorithme<\/strong>.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Vient ensuite l\u2019\u00e9tape d\u2019it\u00e9ration, au cours de laquelle les points sont d\u00e9plac\u00e9s en fonction de la <strong>densit\u00e9 des points environnants<\/strong>. Les centro\u00efdes sont \u00e0 mis \u00e0 jour \u00e0 chaque fois et les points sont d\u00e9plac\u00e9s en direction des r\u00e9gions de densit\u00e9 maximale.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Cette it\u00e9ration continue jusqu\u2019\u00e0 ce que les points convergent vers les modes locaux et que les centro\u00efdes ne se d\u00e9placent plus de mani\u00e8re significative.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Diff\u00e9rents crit\u00e8res de convergence peuvent \u00eatre utilis\u00e9s, tels que la distance entre les centro\u00efdes successifs ou la diminution de la variation totale.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">L\u2019un des param\u00e8tres cl\u00e9s de cet algorithme est <strong>la taille de la fen\u00eatre de recherche<\/strong>. Elle influence la distance maximale sur laquelle les points sont d\u00e9plac\u00e9s, et peut avoir un impact significatif sur les r\u00e9sultats du clustering.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Choisir une taille de fen\u00eatre optimale est donc essentiel. Il est possible d\u2019utiliser la m\u00e9thode du coud\u00e9 ou des techniques de validation crois\u00e9e pour \u00e9valuer la qualit\u00e9 du clustering pour diff\u00e9rentes tailles et identifier celle qui maximise la coh\u00e9rence des clusters.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Le type de noyau doit aussi \u00eatre s\u00e9lectionn\u00e9 en fonction des caract\u00e9ristiques des donn\u00e9es et des r\u00e9sultats souhait\u00e9s. Les plus couramment utilis\u00e9s sont gaussien et uniforme. Ce choix affecte la mani\u00e8re dont la densit\u00e9 est estim\u00e9e, et donc <strong>la forme et la taille des clusters obtenus<\/strong>.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Cet ajustement des param\u00e8tres est essentiel. Vous pouvez <strong>proc\u00e9der \u00e0 des exp\u00e9rimentations en \u00e9valuant les performances du clustering \u00e0 l\u2019aide de mesures d\u2019\u00e9valuation<\/strong> comme l\u2019indice de silhouette ou l\u2019inertie intra-cluster.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ac7560d elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"ac7560d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"450\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/clustering-meanshift.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-204285\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/clustering-meanshift.png 800w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/clustering-meanshift-300x169.png 300w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/clustering-meanshift-768x432.png 768w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-fa6f88b elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"fa6f88b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/formations-data\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Apprendre \u00e0 utiliser MeanShift<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e5a4ea2 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"e5a4ea2\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a8eb579 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"a8eb579\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Quels sont les autres algorithmes de clustering ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1827b1a elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"1827b1a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Il existe plusieurs autres algorithmes de clustering. Par rapport \u00e0 K-Means, MeanShift est <strong>plus adapt\u00e9 aux donn\u00e9es avec des formes de clusters non convexes et de tailles variables<\/strong>.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Pour cause, il n\u2019est pas n\u00e9cessaire de sp\u00e9cifier le nombre de clusters \u00e0 l\u2019avance puisqu&rsquo;il peut \u00eatre identifi\u00e9 automatiquement en trouvant les modes locaux dans les donn\u00e9es. C\u2019est ce qui rend MeanShift <strong>plus flexible et adaptatif aux donn\u00e9es r\u00e9elles<\/strong>.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">De m\u00eame, en comparaison avec <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/machine-learning-clustering-dbscan\">DBSCAN<\/a>, cet algorithme ne n\u00e9cessite pas de param\u00e8tres tels que le rayon de voisinage ou le nombre minimum de points pour former un cluster.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Il est capable de trouver les clusters en se basant uniquement sur la <strong>densit\u00e9 des points<\/strong> et en utilisant la fen\u00eatre de recherche adaptative. Toutefois, DBSCAN peut \u00eatre plus appropri\u00e9 pour des ensembles de donn\u00e9es \u00e0 densit\u00e9 variable et pour d\u00e9tecter les valeurs aberrantes.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Autre diff\u00e9rence importante de Mean Shift : sa nature <strong>non param\u00e9trique<\/strong>. Il peut s\u2019adapter \u00e0 diff\u00e9rents types de donn\u00e9es sans hypoth\u00e8ses pr\u00e9alables.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Il n\u2019a donc pas besoin de supposer de formes de clusters sp\u00e9cifiques ou de densit\u00e9 uniformes. L\u00e0 encore, ceci permet une <strong>meilleure adaptation aux structures complexes et aux donn\u00e9es non lin\u00e9aires<\/strong>.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-fb5b774 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"fb5b774\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-cac070d elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"cac070d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Conclusion : MeanShift, un algorithme incontournable en vision par ordinateur et analyse de donn\u00e9es<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9fab13f elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"9fab13f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Le clustering est une <strong>technique essentielle de l\u2019analyse de donn\u00e9es<\/strong>, afin de regrouper ensemble des observations similaires.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Or, l\u2019algorithme Mean Shift est <strong>une m\u00e9thode populaire<\/strong> en raison de son approche non param\u00e9trique et sa capacit\u00e9 \u00e0 identifier les modes locaux.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Il s\u2019agit d\u2019<strong>une approche puissante et flexible<\/strong>, pouvant \u00eatre appliqu\u00e9e dans une large vari\u00e9t\u00e9 de domaines.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Afin d\u2019apprendre \u00e0 ma\u00eetriser tous les techniques et outils d\u2019analyse de donn\u00e9es, vous pouvez <strong>choisir DataScientest<\/strong>.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Nos diff\u00e9rentes formations permettent d\u2019acqu\u00e9rir toutes les comp\u00e9tences requises pour exercer les <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/quels-sont-les-metiers-de-la-data-les-mieux-payes-en-2023\">m\u00e9tiers Data Analyst, Data Scientist, Data Engineer, ML Engineer ou Data Product Manager<\/a>.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Vous d\u00e9couvrirez le <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/python-tout-savoir\">langage de programmation Python<\/a>, les <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/formation-datavisualisation\">logiciels de DataViz<\/a>, les outils d\u2019analyse et manipulation de <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/base-de-donnees-definition\">bases de donn\u00e9es<\/a>, la <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/business-intelligence\">Business Intelligence<\/a> ou encore le <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/machine-learning-tout-savoir\">Machine Learning<\/a>.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Nos cursus se compl\u00e8tent int\u00e9gralement \u00e0 distance et sont \u00e9ligibles au <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/cpf-definition-utlisation\">CPF<\/a> pour le financement. Vous pourrez aussi <strong>obtenir une certification d\u00e9cern\u00e9e par MINES ParisTech PSL Education ou nos partenaires<\/strong> <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/amazon-web-services-tout-savoir\">AWS<\/a> <strong>et<\/strong> <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/tout-savoir-sur-microsoft-azure\">Microsoft Azure<\/a>. <strong>D\u00e9couvrez DataScientest !<\/strong><\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-dade250 elementor-widget__width-initial elementor-widget elementor-widget-video\" data-id=\"dade250\" data-element_type=\"widget\" data-settings=\"{&quot;youtube_url&quot;:&quot;https:\\\/\\\/youtu.be\\\/pVNzVvHV1No&quot;,&quot;video_type&quot;:&quot;youtube&quot;,&quot;controls&quot;:&quot;yes&quot;}\" data-widget_type=\"video.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-video .elementor-widget-container{overflow:hidden;transform:translateZ(0)}.elementor-widget-video .elementor-wrapper{aspect-ratio:var(--video-aspect-ratio)}.elementor-widget-video .elementor-wrapper iframe,.elementor-widget-video .elementor-wrapper video{height:100%;width:100%;display:flex;border:none;background-color:#000}@supports not (aspect-ratio:1\/1){.elementor-widget-video .elementor-wrapper{position:relative;overflow:hidden;height:0;padding-bottom:calc(100% \/ var(--video-aspect-ratio))}.elementor-widget-video .elementor-wrapper iframe,.elementor-widget-video .elementor-wrapper video{position:absolute;top:0;right:0;bottom:0;left:0}}.elementor-widget-video .elementor-open-inline .elementor-custom-embed-image-overlay{position:absolute;top:0;right:0;bottom:0;left:0;background-size:cover;background-position:50%}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay{cursor:pointer;text-align:center}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay:hover .elementor-custom-embed-play i{opacity:1}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay img{display:block;width:100%;aspect-ratio:var(--video-aspect-ratio);-o-object-fit:cover;object-fit:cover;-o-object-position:center center;object-position:center center}@supports not (aspect-ratio:1\/1){.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay{position:relative;overflow:hidden;height:0;padding-bottom:calc(100% \/ var(--video-aspect-ratio))}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay img{position:absolute;top:0;right:0;bottom:0;left:0}}.elementor-widget-video .e-hosted-video .elementor-video{-o-object-fit:cover;object-fit:cover}.e-con-inner>.elementor-widget-video,.e-con>.elementor-widget-video{width:var(--container-widget-width);--flex-grow:var(--container-widget-flex-grow)}<\/style>\t\t<div class=\"elementor-wrapper elementor-open-inline\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-video\"><\/div>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e8b7ade elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"e8b7ade\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/formations-data\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">D\u00e9couvrir nos formations Data<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a18dbe4 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"a18dbe4\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Vous savez tout sur MeanShift. Pour plus d\u2019informations, d\u00e9couvrez <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/computer-vision\">notre dossier complet sur la vision par ordinateur<\/a> et <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/algorithme-des-k-means\">notre dossier sur K-Means<\/a>.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d1e09a0 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"d1e09a0\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ab12b00 elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"ab12b00\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">\r\n{\r\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\r\n  \"@type\": \"FAQPage\",\r\n  \"mainEntity\": [{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Qu\u2019est-ce que MeanShift ?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Dans le cadre de leurs travaux, Comaniciu et Meer ont compris que le d\u00e9calage moyen (Mean Shift) pouvait \u00eatre utilis\u00e9 pour la recherche de r\u00e9gions d\u2019int\u00e9r\u00eat dans une image. Cette technique consiste \u00e0 d\u00e9placer it\u00e9rativement les points de donn\u00e9es vers les r\u00e9gions de densit\u00e9 maximale, en utilisant une fen\u00eatre de recherche et un noyau. Le but est de d\u00e9terminer \u00e0 la fois l\u2019\u00e9tendue de la recherche et la mani\u00e8re dont les points sont d\u00e9plac\u00e9s. La densit\u00e9 des points est \u00e9valu\u00e9e dans une r\u00e9gion autour d\u2019un point d\u00e9fini par la fen\u00eatre de recherche.\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Une technique essentielle de vision par ordinateur\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Les deux chercheurs ont donc d\u00e9cid\u00e9 d\u2019utiliser ce principe pour la vision par ordinateur, afin de regrouper les points similaires d\u2019une image ensemble pour d\u00e9tecter les r\u00e9gions distinctes. Cette approche s\u2019est av\u00e9r\u00e9e tr\u00e8s efficace, puisqu\u2019elle permet d\u2019identifier automatiquement les zones d\u2019int\u00e9r\u00eat sans avoir besoin de seuils ou de mod\u00e8les pr\u00e9alables.\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Comment utiliser MeanShift ?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"L\u2019algorithme Mean Shift repose sur plusieurs \u00e9tapes cl\u00e9s. Tout d\u2019abord, les donn\u00e9es doivent \u00eatre format\u00e9es et pr\u00e9-trait\u00e9es pour s\u00e9lectionner les caract\u00e9ristiques appropri\u00e9es et \u00e9viter tout biais dans les r\u00e9sultats. On s\u00e9lectionne ensuite les centro\u00efdes initiaux \u00e0 partir des donn\u00e9es elles-m\u00eames ou de mani\u00e8re al\u00e9atoire. Ils servent de points de d\u00e9part pour les it\u00e9rations de l\u2019algorithme. Vient ensuite l\u2019\u00e9tape d\u2019it\u00e9ration, au cours de laquelle les points sont d\u00e9plac\u00e9s en fonction de la densit\u00e9 des points environnants. Les centro\u00efdes sont \u00e0 mis \u00e0 jour \u00e0 chaque fois et les points sont d\u00e9plac\u00e9s en direction des r\u00e9gions de densit\u00e9 maximale.\"\r\n    }\r\n  }]\r\n}\r\n<\/script>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>MeanShift est un algorithme de clustering tr\u00e8s utilis\u00e9 pour la vision par ordinateur (Computer Vision) et l\u2019analyse de donn\u00e9es. D\u00e9couvrez tout ce que vous devez savoir sur son histoire, son fonctionnement et ses secteurs d\u2019application ! 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