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== Définition ==
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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.


== Français ==
== Français ==
''' algorithme des centres de groupes'''
'''partitionnement en k-moyennes'''


== Anglais ==
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''' k-means clustering'''
'''k-means clustering'''


k-means clustering is a method of vector quantization, originally from signal processing, that aims to partition n observations into k clusters in which each observation belongs to the cluster with the nearest mean (cluster centers or cluster centroid), serving as a prototype of the cluster. This results in a partitioning of the data space into Voronoi cells. k-means clustering minimizes within-cluster variances (squared Euclidean distances), but not regular Euclidean distances, which would be the more difficult Weber problem: the mean optimizes squared errors, whereas only the geometric median minimizes Euclidean distances. For instance, better Euclidean solutions can be found using k-medians and k-medoids.


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[http://isi.cbs.nl/glossary/term1780.htm  Source : ISI ]
[https://fr.wikipedia.org/wiki/K-moyennes  Source : Wikipédia (K-moyennes) ]


[http://isi.cbs.nl/glossary/term1780.htm  Source : ISI ]
[https://en.wikipedia.org/wiki/K-means_clustering  Source : Wikipedia (''k''-means clustering) ]
[https://en.wikipedia.org/wiki/K-means_clustering  Source : Wikipedia Machine Learning ]




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Version du 2 avril 2021 à 10:44

Définition

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.

Français

partitionnement en k-moyennes

Anglais

k-means clustering


Source : ISI

Source : Wikipédia (K-moyennes)

Source : Wikipedia (k-means clustering)

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Contributeurs: Isaline Hodecent, wiki