« K-médiane » : différence entre les versions


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== Définition ==
== Définition ==
Algorithme de clustering étroitement lié à k-moyennes. La différence pratique entre les deux est la suivante :
Algorithme de [[mise en grappe]] étroitement lié à '''[[k-moyennes]]'''. La différence pratique entre les deux est la suivante :
 
* Dans l'algorithme k-moyennes, les centroïdes sont déterminés en minimisant la somme des carrés de la distance entre un centroïde potentiel et chacun de ses exemples.
Dans l'algorithme k-moyennes, les centroïdes sont déterminés en minimisant la somme des carrés de la distance entre un centroïde potentiel et chacun de ses exemples.
* Dans l'algorithme k-médiane, les centroïdes sont déterminés en minimisant la somme de la distance entre un centroïde potentiel et chacun de ses exemples.
Dans l'algorithme k-médiane, les centroïdes sont déterminés en minimisant la somme de la distance entre un centroïde potentiel et chacun de ses exemples.
Notez que la définition du terme "distance" est également différente :
 
[[Fichier:Kmediane1.jpg ]]
 
Dans l'algorithme k-moyenne, la notion de distance utilisée est la distance euclidienne entre un centroïde et un exemple. Dans un espace à deux dimensions, la distance euclidienne revient à utiliser le théorème de Pythagore pour calculer l'hypoténuse. Par exemple, la distance k-moyennes entre (2,2) et (5,-2) est :
Dans l'algorithme k-médiane, la notion de distance utilisée est la distance de Manhattan entre le centroïde et un exemple. Cette distance est la somme des deltas absolus dans chaque dimension. Par exemple, la distance k-médiane entre (2,2) et (5,-2) est :
 
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== Français ==
== Français ==
=== K-médiane ===
'''k-médiane'''
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== Anglais ==
== Anglais ==
=== k-median ===
'''k-median'''


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==Sources==
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[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source : Google machine learning glossary ]
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[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
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[[Category:Apprentissage profond]]Apprentissage profond
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Dernière version du 18 avril 2024 à 17:07

Définition

Algorithme de mise en grappe étroitement lié à k-moyennes. La différence pratique entre les deux est la suivante :

  • Dans l'algorithme k-moyennes, les centroïdes sont déterminés en minimisant la somme des carrés de la distance entre un centroïde potentiel et chacun de ses exemples.
  • Dans l'algorithme k-médiane, les centroïdes sont déterminés en minimisant la somme de la distance entre un centroïde potentiel et chacun de ses exemples.

Français

k-médiane

Anglais

k-median

Sources

Source : Google machine learning glossary Apprentissage profond

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Contributeurs: Claire Gorjux, Jacques Barolet, wiki, Robert Meloche