Séance de cours

Clustering avancé : DBSCAN

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Dans cours

CS-423: Distributed information systems

This course introduces the foundations of information retrieval, data mining and knowledge bases, which constitute the foundations of today's Web-based distributed information systems. ...

Description

Cette séance de cours couvre les techniques avancées de clustering, en se concentrant sur le clustering basé sur la densité (DBSCAN). L'instructeur explique le concept de clustering basé sur la densité, les propriétés de DBSCAN et l'algorithme DBSCAN étape par étape. Les sujets abordés incluent l'accessibilité à la densité, les points de base, les points de bordure, les valeurs aberrantes, la construction de clusters et la complexité des algorithmes.

Enseignant·e

Karl Aberer

Co-Founder of LinkAlong Sarl, 2017.Vice-president EPFL for Information Systems, 2012 –2016.Director of the Swiss National Centre for Mobile Information and Communication Systems NCCR MICS (mics.ch), 2005 -2012.Member of the Swiss Research and Technology Council SWTR, consulting the Swiss Federal government, 2004 - 2011.

Source officielle

Concepts associés (32)

Complexité en temps

En algorithmique, la complexité en temps est une mesure du temps utilisé par un algorithme, exprimé comme fonction de la taille de l'entrée. Le temps compte le nombre d'étapes de calcul avant d'arriver à un résultat. Habituellement, le temps correspondant à des entrées de taille n est le temps le plus long parmi les temps d’exécution des entrées de cette taille ; on parle de complexité dans le pire cas. Les études de complexité portent dans la majorité des cas sur le comportement asymptotique, lorsque la taille des entrées tend vers l'infini, et l'on utilise couramment les notations grand O de Landau.

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.

Computational complexity

In computer science, the computational complexity or simply complexity of an algorithm is the amount of resources required to run it. Particular focus is given to computation time (generally measured by the number of needed elementary operations) and memory storage requirements. The complexity of a problem is the complexity of the best algorithms that allow solving the problem. The study of the complexity of explicitly given algorithms is called analysis of algorithms, while the study of the complexity of problems is called computational complexity theory.

Complexité paramétrée

En algorithmique, la complexité paramétrée (ou complexité paramétrique) est une branche de la théorie de la complexité qui classifie les problèmes algorithmiques selon leur difficulté intrinsèque en fonction de plusieurs paramètres sur les données en entrée ou sur la sortie. Ce domaine est étudié depuis les années 90 comme approche pour la résolution exacte de problèmes NP-complets. Cette approche est utilisée en optimisation combinatoire, notamment en algorithmique des graphes, en intelligence artificielle, en théorie des bases de données et en bio-informatique.

Algorithme probabiliste

En algorithmique, un algorithme probabiliste, ou algorithme randomisé, est un algorithme qui utilise une source de hasard. Plus précisément le déroulement de l’algorithme fait appel à des données tirées au hasard. Par exemple à un certain point de l’exécution, on tire un bit 0 ou 1, selon la loi uniforme et si le résultat est 0, on fait une certaine action A et si c'est 1, on fait une autre action. On peut aussi tirer un nombre réel dans l'intervalle [0,1] ou un entier dans un intervalle [i..j].

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Séances de cours associées (64)

Apprentissage sans supervision : regroupement

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

Coloration graphique: aléatoire vs symétrique

Comparer la coloration aléatoire et symétrique des graphiques en termes de coloration et d'équilibre des amas.

Physique statistique des grappes

Explore la physique statistique des clusters, en se concentrant sur la complexité et le comportement d'équilibre.

Complexité algorithmique : analyse du temps de déplacement

Couvre la complexité algorithmique et l'analyse du temps de trajet, en se concentrant sur la mesure du temps pris par les algorithmes et l'évaluation de leurs performances.

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.

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Regroupement hiérarchique

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Complexité paramétrée

Algorithme probabiliste

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