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== Définition ==
== Définition ==
En informatique, algorithme de [[classification supervisée]] basé sur un prototype.
La quantification vectorielle par apprentissage (QVA) est un algorithme de [[classification supervisée]] basé sur la distance entre un point de donnée et des prototypes.


L'objectif fondamental de l'apprentissage de la quantification vectorielle en termes de traitement de l'information est de préparer, dans le domaine des échantillons de données observés, un ensemble de vecteurs de dictionnaire de codes. Ces vecteurs sont ensuite utilisés pour la classification des vecteurs invisibles.  
== Compléments ==
L'algorithme QVA a été inventé par Teuvo Kohonen.
 
La technique est utilisée en [[classification]] et en compression de données.
 
L'algorithme en 2 étapes, la première étant la création des prototypes (par exemple et exploitant les [[regroupement|regroupements]]) et la seconde étape étant la mesure de distance vectorielle (selon différentes [[métrique|métriques]]) entre un point de données et les différents prototypes.


== Français ==
== Français ==
''' quantification vectorielle par apprentissage '''
''' quantification vectorielle par apprentissage '''
''' quantification de vecteurs par apprentissage '''


'''QVA'''
'''QVA'''

Version du 24 octobre 2023 à 12:42

Définition

La quantification vectorielle par apprentissage (QVA) est un algorithme de classification supervisée basé sur la distance entre un point de donnée et des prototypes.

Compléments

L'algorithme QVA a été inventé par Teuvo Kohonen.

La technique est utilisée en classification et en compression de données.

L'algorithme en 2 étapes, la première étant la création des prototypes (par exemple et exploitant les regroupements) et la seconde étape étant la mesure de distance vectorielle (selon différentes métriques) entre un point de données et les différents prototypes.

Français

quantification vectorielle par apprentissage

quantification de vecteurs par apprentissage

QVA

Anglais

learning vector quantization

LVQ


Source : Wikipedia Machine Learning

Source : Simon Proulx (2014)

Contributeurs: Imane Meziani, Patrick Drouin, wiki