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Séance de cours

Méthodes de regroupement

Description

Cette séance de cours couvre les méthodes de regroupement, en mettant l'accent sur la partition des points de données en classes significatives lorsque l'étiquetage est inconnu. Il examine l'ensemble de données suisse sur la fécondité et les indicateurs socioéconomiques, le regroupement fondé sur la similitude, les mesures de dissemblance, l'algorithme des moyennes K et le regroupement hiérarchique. L'instructeur explique le compromis entre les variables biaisées, les problèmes d'initialisation dans les moyennes K et les différentes méthodes de regroupement des liens.

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Concepts associés (32)

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.

Correlation clustering

Clustering 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.

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Séances de cours associées (33)

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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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Apprentissage supervisé : arbre k-NN et arbre de décision

Introduit l'apprentissage supervisé avec k-NN et les arbres de décision, couvrant les techniques, les exemples et les méthodes d'ensemble.

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Couvre le clustering en utilisant les propriétés K-means et LDA, PCA, K-means, Fisher LDA et le clustering spectral.

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K-moyennes

Single-linkage clustering

Partitionnement de données

Correlation clustering

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