« Partitionnement de données » : différence entre les versions
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Le partitionnement de données est une méthode de classification non supervisée en analyse des données. Elle vise à diviser un ensemble de données en différents « paquets » ou « grappes » homogènes, en ce sens que les données de chaque sous-ensemble partagent des '''[[caractéristiques]]''' communes, qui correspondent le plus souvent à des critères de proximité (similarité informatique) que l'on définit en introduisant des mesures et '''[[Classe|classes]]''' de distance entre objets. | Le partitionnement de données est une méthode de classification non supervisée en analyse des données. Elle vise à diviser un ensemble de données en différents « paquets » ou « grappes » homogènes, en ce sens que les données de chaque sous-ensemble partagent des '''[[caractéristiques]]''' communes, qui correspondent le plus souvent à des critères de proximité (similarité informatique) que l'on définit en introduisant des mesures et '''[[Classe|classes]]''' de distance entre objets. | ||
Version du 3 mai 2020 à 09:24
Définition
Le partitionnement de données est une méthode de classification non supervisée en analyse des données. Elle vise à diviser un ensemble de données en différents « paquets » ou « grappes » homogènes, en ce sens que les données de chaque sous-ensemble partagent des caractéristiques communes, qui correspondent le plus souvent à des critères de proximité (similarité informatique) que l'on définit en introduisant des mesures et classes de distance entre objets.
Français
partitionnement des données loc. nom. masc,
agrégation de modèles loc. nom. fém,
mise en grappe loc. nom. fém,
Anglais
data clustering
Source: Wikipedia, Partitionnement de données .
Source: dataanalytics, Clustering.
Source: Université de Toulouse, WikiStat, Agrégation de modèles.
Contributeurs: Claude Coulombe, Imane Meziani, Jacques Barolet, wiki, Robert Meloche
