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Clustering hiérarchique : Dendrogrammes et fonctions de liaison

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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 regroupement hiérarchique, y compris le regroupement par centroïdes et la densité, la visualisation par dendrogrammes et différentes fonctions de liaison telles que la liaison complète, unique et moyenne. L'instructeur explique comment le regroupement hiérarchique forme des grappes à différents niveaux et les critères d'agglomération des grappes basés sur des mesures de distance.

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

Concepts associés (10)

Mécanisme à quatre barres

vignette|Mouvement guidé par un mécanisme à quatre barres, utilisé par exemple pour l'entraînement à griffe dans un projecteur de film 8 ou . vignette|Les essuie-glaces d'autocar sont montés sur un parallélogramme déformable. Un mécanisme à quatre barres est un système composé de quatre corps rigides, en général articulés entre eux par des liaisons tournantes : rotules ou pivots. Dans leur forme la plus simple, les pièces sont des barres, les liaisons étant aux extrémités des barres ; une des barres peut être le bâti de la machine.

Linkage (mechanical)

A mechanical linkage is an assembly of systems connected to manage forces and movement. The movement of a body, or link, is studied using geometry so the link is considered to be rigid. The connections between links are modeled as providing ideal movement, pure rotation or sliding for example, and are called joints. A linkage modeled as a network of rigid links and ideal joints is called a kinematic chain. Linkages may be constructed from open chains, closed chains, or a combination of open and closed chains.

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.

Mécanisme de Watt

Le mécanisme de Watt, aussi connue sous le nom de liaison parallèle, est un type de liaison mécanique inventée par James Watt et dont le point central de la liaison effectue une cinématique proche de la ligne droite. Le mécanisme de Watt est constitué d'une série de trois barres articulées en série. Deux barres, aux extrémités, sont de longueurs égales, la troisième, au centre, est plus courte. Les extrémités des deux barres extérieures sont fixées de manière à ne pas avoir de mouvement relatif.

Five-bar linkage

In kinematics, a five-bar linkage is a mechanism with two degrees of freedom that is constructed from five links that are connected together in a closed chain. All links are connected to each other by five joints in series forming a loop. One of the links is the ground or base. This configuration is also called a pantograph, however, it is not to be confused with the parallelogram-copying linkage pantograph. The linkage can be a one-degree-of-freedom mechanism if two gears are attached to two links and are meshed together, forming a geared five-bar mechanism.

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Aperçu de l'apprentissage supervisé

Contient les CNN, les RNN, les SVM et les méthodes d'apprentissage supervisé, soulignant l'importance d'harmoniser la régularisation et de prendre des décisions éclairées dans le domaine de l'apprentissage automatique.

Méthodes de regroupement et réduction de dimensionnalité

Couvre les méthodes de regroupement et les techniques de réduction de dimensionnalité.

Apprentissage sans supervision : regroupement

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

Clustering: Méthodes hiérarchiques et méthodes K-means

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