« Partitionnement de données » : différence entre les versions
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Le partitionnement de données est une méthode de classification non supervisée en analyse des données. Elle vise à diviser un ensemble de données en différents « paquets » ou « grappes » 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 '''[[Classe|classes]]''' de distance entre objets. | Le partitionnement de données est une méthode de classification non supervisée en analyse des données. Elle vise à diviser un ensemble de données en différents « paquets » ou « grappes » 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 '''[[Classe|classes]]''' de distance entre objets. | ||
Voir : '''[[Analyse par groupe]]''' | |||
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Version du 22 juillet 2020 à 10:11
Définition
Le partitionnement de données est une méthode de classification non supervisée en analyse des données. Elle vise à diviser un ensemble de données en différents « paquets » ou « grappes » 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.
Voir : Analyse par groupe
Français
partitionnement des données masculin
agrégation de modèles féminin
mise en grappe féminin
Anglais
data clustering
Source: Wikipedia, Partitionnement de données .
Source: dataanalytics, Clustering.
Source: Université de Toulouse, WikiStat, Agrégation de modèles.
Contributeurs: Claude Coulombe, Imane Meziani, Jacques Barolet, wiki, Robert Meloche
