« 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 />
[[Category:scotty]]
 
<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 grappe.
 
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 :
<br />
 
[[Fichier:Clustering1 copie.jpg|300px]]
 
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'«
arbres de taille normale».
 
 
 
Autre exemple, celui d'un algorithme de partitionnement basé sur la distance entre un exemple et un point central, illustré comme suit :
 
<br />
[[Fichier:Clustering 2 copie.jpg|300px]]
 
 
<br />
 
== Termes privilégiés ==
 
===Mise en grappe===  n.f.
 
===Partitionnement des données===  n.m.
 
===groupement===  n.m
 
<br />
<br />
 
== Anglais ==
===clustering===
 
<br/>
<br/>
 
<br/>
 
<br/>
<br/>
<br/>

Dernière version du 15 novembre 2022 à 18:27

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