« Partitionnement diffus » : différence entre les versions

Dernière version du 28 janvier 2024 à 11:17

Définition

Le partitionnement diffus est une forme de partitionnement de données dans laquelle chaque observation peut appartenir à plusieurs groupes (ou clusters).

Français

partitionnement diffus

partitionnement souple

Anglais

fuzzy clustering

Sources

Source : Wikipedia Machine Learning

Source : Wikipédia

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 == Définition ==
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+Le partitionnement diffus est une forme de [[partitionnement de données]] dans laquelle chaque observation peut appartenir à plusieurs groupes (ou [[cluster]]s).
 == Français ==
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+'''partitionnement diffus'''
+'''partitionnement souple'''
 == Anglais ==
-''' Fuzzy clustering'''
+'''fuzzy clustering'''
-Fuzzy clustering (also referred to as soft clustering or soft k-means) is a form of clustering in which each data point can belong to more than one cluster.
-Clustering or cluster analysis involves assigning data points to clusters such that items in the same cluster are as similar as possible, while items belonging to different clusters are as dissimilar as possible. Clusters are identified via similarity measures. These similarity measures include distance, connectivity, and intensity. Different similarity measures may be chosen based on the data or the application.[1]
+==Sources==
-<small>
-[https://en.wikipedia.org/wiki/Fuzzy_clusteringSource : Wikipedia  Machine Learning ]
+[https://en.wikipedia.org/wiki/Fuzzy_clustering   Source : Wikipedia  Machine Learning ]
+[https://fr.wikipedia.org/wiki/Partitionnement_de_donn%C3%A9es_diffus   Source : Wikipédia ]
-[[Catégorie:vocabulary]]
+[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
-[[Catégorie:Wikipedia-IA‎]]

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