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| __NOTOC__
| | #REDIRECTION [[Regroupement de données]] |
| == Domaine ==
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| [[Category:Vocabulaire]]Vocabulaire<br /> | |
| [[Category:Claude]]Claude<br />
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| [[Category:Apprentissage profond]]Apprentissage profond<br />
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| [[Category:scotty]]Scotty<br />
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| [[Category:Google]]Google<br />
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| [[Category:scotty]]
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| <br />
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| == Définition ==
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| 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 grappe.
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| Il existe de nombreux algorithmes de partitionnement. Par exemple, l'algorithme k-moyennes groupe des exemples en fonction de leur proximité avec un centroïde, comme dans le diagramme suivant :
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| [[Fichier:Clustering1 copie.jpg|300px]]
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| Un chercheur pourrait alors examiner les grappes et, par exemple, étiqueter la grappe 1 en tant qu'«arbres nains"» et la grappe 2 en tant qu'«
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| arbres de taille normale».
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| Autre exemple, celui d'un algorithme de partitionnement basé sur la distance entre un exemple et un point central, illustré comme suit :
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| [[Fichier:Clustering 2 copie.jpg|300px]]
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| == Termes privilégiés ==
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| <poll>
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| Choisissez parmi ces termes proposés :
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| partitionnement
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| mise en grappe
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| groupage
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| groupement
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| </poll></h4>
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| == Anglais ==
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| ===clustering===
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