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{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# TP Clustering / non-supervisé"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Aujourd'hui, on utilisera les données proposées par scikit learn. Ces données sont déjà nettoyées, déjà prêtes dans la libraries. \n",
    "Pour commencer, importer les libraries : numpy, matplotlib et le module datasets de scikit-learn"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Maintenant, on va utiliser les fonctions suivantes de la libraire dataset : datasets.make_circles, datasets.make_moons, datasets.make_blobs, datasets.make_blobs.\n",
    "Consulter la documentation intégrées de ces méthodes.\n",
    "Vous pouvez trouver des exemples d'utilisation de ces méthodes sur https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/cluster/plot_cluster_comparison.html "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Générer 4 datasets, avec les paramètres suivants: n = 100, noise = .05, random_state = 8, cluster_std=[1.0, 2.5, 0.5]."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
Sylvain Marchienne's avatar
Sylvain Marchienne committed
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    "Tracer les données générées dans le plan ($R^2$).\n",
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    "Commenter la difficulté du clustering."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Formatage du jeu de données"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Pour entrainer nos alogrithmes, on va splitter notre jeu de données en 3 sous jeu de données: \n",
    "- train\n",
    "- validation\n",
    "- test\n",
    "\n",
    "Pourquoi est-ce nécessaire?\n",
    "\n",
    "Pour cela, utiliser la fonction scikit-learn `sklearn.model_selection.train_test_split`. Importer cette méthode, "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# K-means\n",
    "Utiliser les k-means sur chacun des datasets. __Conseil:__ : Une cellule par dataset pour plus de clarté."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
Sylvain Marchienne's avatar
Sylvain Marchienne committed
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    "Comment avez vous choisi K ? Faites quelques tests, commentez les résultats. Gardez le meilleur hyperparmètre K. "
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   ]
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   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Relancer plusieurs fois pour chaque dataset. Obtenez-vous les mêmes résultats? Si non, pourquoi?"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# ACP / PCA / Principal Components Analysis\n",
    "On a vu la PCA ce matin. La fonction Scikit pour cette transformation est `sklearn.decomposition.PCA`. À vrai dire, c'est un objet. Consulter la documentation rapidemment : https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.decomposition.PCA.html ou la doc intégrée.\n",
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Sylvain Marchienne committed
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    "Effectuer une PCA sur vos données avec 2 composantes. "
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   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  },
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   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Commentez la variance que vous avez pu expliquer. "
   ]
  },
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   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Charger le jeu de données iris. Ce jeu de données est un dataset très connu, assez facile. "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Effectuer une PCA. Quelle est la variance expliquée?"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Finalement, tracer ce jeu de données dans $R^2$. Est-ce facile de retrouver des clusters?"
   ]
  },
  {
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   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  },
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   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Si vous vous ennuyez\n",
    "Si vous avez le temps, essayez de lancer un k-means sur les iris. Ensuite, effectuez une PCA, puis relancer des k-means."
   ]
  },
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   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Est-ce que vos résultats sont différents ? \n",
    "Essayer de tracer vos résultats, en indiquant les clusters trouvés."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  }
 ],
 "metadata": {
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   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
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    "name": "ipython",
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   },
   "file_extension": ".py",
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