« Partitionnement de données » : différence entre les versions


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__NOTOC__
#REDIRECTION [[Regroupement de données]]
== Domaine ==
[[Category:Vocabulaire]]Vocabulaire<br />
[[Category:Claude]]Claude<br />
[[Category:Apprentissage profond]]Apprentissage profond<br />
[[Category:scotty]]Scotty<br />
[[Category:Google]]Google<br />
<br />
 
== Définition ==
Groupement d'exemples similaires, en particulier lors d'un apprentissage non supervisé. Une fois tous les exemples groupés, une personne peut éventuellement attribuer un sens à chaque cluster.
 
Il existe de nombreux algorithmes de clustering. Par exemple, l'algorithme k-moyennes groupe des exemples en fonction de leur proximité avec un centroïde, comme dans le diagramme suivant :
 
[[Fichier:Clustering1.jpg ‎]]
 
Un chercheur pourrait alors examiner les clusters et, par exemple, étiqueter le cluster 1 en tant qu'"arbres nains" et le cluster 2 en tant qu'"arbres de taille normale".
 
Autre exemple, celui d'un algorithme de clustering basé sur la distance entre un exemple et un point central, illustré comme suit :
[[Fichier:Clustering 2.jpg]]
 
 
<br />
 
 
== Termes privilégiés ==
<h4>
<poll>
Choisissez parmi ces termes proposés :
agglomération
aggrégation
groupage
groupement
partitionnement
regroupement
</poll></h4>
<br />
<br />
 
== Anglais ==
===clustering===
 
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<br/>
 
<br/>
 
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Dernière version du 15 novembre 2022 à 18:27

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