« K-médiane » : différence entre les versions


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== Définition ==
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Dans l'algorithme k-moyennes, les centroïdes sont déterminés en minimisant la somme des carrés de la distance entre un centroïde potentiel et chacun de ses exemples.
Dans l'algorithme k-moyennes, les centroïdes sont déterminés en minimisant la somme des carrés de la distance entre un centroïde potentiel et chacun de ses exemples.
Dans l'algorithme k-médiane, les centroïdes sont déterminés en minimisant la somme de la distance entre un centroïde potentiel et chacun de ses exemples.
Dans l'algorithme k-médiane, les centroïdes sont déterminés en minimisant la somme de la distance entre un centroïde potentiel et chacun de ses exemples.
Notez que la définition du terme «distance» est également différente :


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== Français ==
''' K-médiane <small>n.f.</small> '''
== Anglais ==
''' k-median  '''




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=== K-médiane <small>n.f.</small> ===
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== Anglais ==
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[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source: Google machine learning glossary ]
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Version du 15 juin 2019 à 21:05

Domaine

Apprentissage profond

Définition

Algorithme de mise en grappe étroitement lié à k-moyennes. La différence pratique entre les deux est la suivante :

Dans l'algorithme k-moyennes, les centroïdes sont déterminés en minimisant la somme des carrés de la distance entre un centroïde potentiel et chacun de ses exemples. Dans l'algorithme k-médiane, les centroïdes sont déterminés en minimisant la somme de la distance entre un centroïde potentiel et chacun de ses exemples.


Français

K-médiane n.f.

Anglais

k-median



Source: Google machine learning glossary

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Contributeurs: Claire Gorjux, Jacques Barolet, wiki, Robert Meloche