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==Définition==
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Un algorithme de partitionnement de données (''clustering'') populaire qui regroupe des exemples dans l'apprentissage non supervisé. L'algorithme k-moyennes effectue les opérations suivantes :
Un '''[[algorithme]]''' de [[Regroupement de données|'''partitionnement de données''']] (''clustering'') populaire qui regroupe des exemples dans l''''[[apprentissage non supervisé]]'''. L'algorithme k-moyennes effectue les opérations suivantes :  
* Détermination de manière itérative des meilleurs k points centraux (appelés centroïdes).
* Assignation de chaque exemple au centroïde le plus proche.
Les exemples les plus proches du même centroïde font partie du même groupe ou '''grappe'''. L'algorithme k-moyennes choisit l'emplacement des centroïdes de manière à minimiser le carré cumulatif des distances entre chaque exemple et son centroïde le plus proche.


Détermination de manière itérative des meilleurs k points centraux (appelés centroïdes).
==Français==
Assignation de chaque exemple au centroïde le plus proche. Les exemples les plus proches du même centroïde font partie du même groupe ou '''grappe'''.
'''k-moyennes'''
L'algorithme k-moyennes choisit l'emplacement des centroïdes de manière à minimiser le carré cumulatif des distances entre chaque exemple et son centroïde le plus proche.


==Français==
'''algorithme des k-moyennes'''  
''' k-moyennes <small>n.f.</small> '''


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


==Sources==


<small>
[https://developers.google.com/machine-learning/glossary  Source : Google, ''Machine learning glossary''.]


Source: Google machine learning glossary
[https://fr.wikipedia.org/wiki/K-moyennes  Source : Wikipedia, ''K-moyennes''.]


[https://fr.wikipedia.org/wiki/K-moyennes Source : Wikipedia IA]
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
[[Catégorie:Apprentissage automatique]]

Dernière version du 6 février 2024 à 12:10

Définition

Un algorithme de partitionnement de données (clustering) populaire qui regroupe des exemples dans l'apprentissage non supervisé. L'algorithme k-moyennes effectue les opérations suivantes :

  • Détermination de manière itérative des meilleurs k points centraux (appelés centroïdes).
  • Assignation de chaque exemple au centroïde le plus proche.

Les exemples les plus proches du même centroïde font partie du même groupe ou grappe. L'algorithme k-moyennes choisit l'emplacement des centroïdes de manière à minimiser le carré cumulatif des distances entre chaque exemple et son centroïde le plus proche.

Français

k-moyennes

algorithme des k-moyennes

Anglais

k-means

Sources

Source : Google, Machine learning glossary.

Source : Wikipedia, K-moyennes.