« K-médiane » : différence entre les versions

Version du 4 décembre 2018 à 13:11

Domaine

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. Notez que la définition du terme «distance» est également différente :

Français

K-médiane n.f.

Anglais

k-median

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 == Définition ==
-Algorithme de clustering étroitement lié à k-moyennes. La différence pratique entre les deux est la suivante :
+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.
-Notez que la définition du terme "distance" est également différente :
+Notez que la définition du terme «distance» est également différente :
 [[Fichier:Kmediane1.jpg ]]
-Dans l'algorithme k-moyenne, la notion de distance utilisée est la distance euclidienne entre un centroïde et un exemple. Dans un espace à deux dimensions, la distance euclidienne revient à utiliser le théorème de Pythagore pour calculer l'hypoténuse. Par exemple, la distance k-moyennes entre (2,2) et (5,-2) est :
-Dans l'algorithme k-médiane, la notion de distance utilisée est la distance de Manhattan entre le centroïde et un exemple. Cette distance est la somme des deltas absolus dans chaque dimension. Par exemple, la distance k-médiane entre (2,2) et (5,-2) est :
-[[Fichier:Kmediane2.jpg ]]

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