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Caractérisation des clusters : Homogénéité, Séparabilité

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Dans cours

EE-311: Apprentissage et intelligence artificielle

Ce cours présente une vue générale des techniques d'apprentissage automatique, passant en revue les algorithmes, le formalisme théorique et les protocoles expérimentaux. ...

Description

Cette séance de cours couvre les concepts de centroïde et de médioïde, d'homogénéité et de séparabilité dans le clustering. Il explique comment calculer l'homogénéité et la séparabilité, illustrant avec des exemples de haute et basse homogénéité et de séparabilité. La séance de cours présente également l'indice Davies-Bouldin et le coefficient de silhouette pour évaluer la qualité du clustering, ainsi que la stabilité du cluster et l'indice Rand. En outre, il discute des connaissances d'experts en clustering, y compris l'ontologie et l'analyse d'enrichissement. Différents algorithmes de clustering tels que le clustering par densité, les centroïdes et le clustering hiérarchique sont présentés, soulignant l'importance de l'homogénéité et de la séparabilité.

Enseignant·e·s (2)

Michael Stefan Daniel Liebling

Enseignement et PhD A co-dirigé les thèses EPFL de Christian Jaques, Olivia Mariani, Adrian Shajkofci, François Thierry M Marelli Cours Apprentissage et intelligence artificielle EE-311 Ce cours présente une vue générale des techniques d'apprentissage automatique, passant en revue les algorithmes, le formalisme théorique et les protocoles expérimentaux.

François Fleuret

Source officielle

Proximité ontologique

Information engineering

Apprentissage automatique: Apprentissage non supervisé

Concepts associés (27)

Regroupement hiérarchique

Dans 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.

K-moyennes

Le 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.

Single-linkage clustering

In 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.

Partitionnement de données

vignette|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.

Ontologie (philosophie)

L'ontologie est une branche de la philosophie et plus spécifiquement de la métaphysique qui, dans son sens le plus général, s'interroge sur la signification du mot « être ». est une question considérée comme inaugurale, c'est-à-dire première dans le temps et première dans l'ordre de la connaissance. Elle est celle des premiers penseurs de la Grèce antique, tels Parménide et Platon. Elle déborde très largement le strict cadre de la métaphysique qui, née chez Aristote, étudie les différentes modalités et propriétés de l'être (ne posant déjà plus de problème en soi), avec quoi on a tendance à la confondre.

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Séances de cours associées (64)

Groupement de comportements non supervisés

Explore les techniques de regroupement de comportement et de réduction de dimensionnalité non supervisées, couvrant des algorithmes comme K-Means, DBSCAN et Gaussian Mixture Model.

Clustering: Apprentissage sans supervision

Explore le clustering dans l'espace à haute dimension, couvrant des méthodes telles que le clustering hiérarchique, K-means et DBSCAN.

Estimation du regroupement et de la densité

Couvre les algorithmes de clustering, PCA, LDA, K-means, GMM, KDE et Mean Shift pour l'estimation de la densité et le clustering.

Apprentissage sans supervision : méthodes de regroupement

Couvre l'apprentissage non supervisé axé sur les méthodes de regroupement et les défis rencontrés dans les algorithmes de regroupement comme K-means et DBSCAN.

Apprentissage sans supervision : regroupement

Explore l'apprentissage non supervisé par des techniques de regroupement, des algorithmes, des applications et des défis dans divers domaines.

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Concepts associés (27)

Regroupement hiérarchique

K-moyennes

Single-linkage clustering

Partitionnement de données

Ontologie (philosophie)

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