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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.


Voir : '''[[Analyse par groupe]]'''  '''[[Groupement de données par classe]]'''
Voir : '''[[Analyse par groupe]]'''  et '''[[Groupement de données par classe]]'''


==Français==
==Français==

Version du 29 novembre 2021 à 11:28

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.

Voir : Analyse par groupe et Groupement de données par classe

Français

partitionnement des données

agrégation de modèles

mise en grappe

Anglais

data clustering


Source: Wikipedia, Partitionnement de données .

Source: dataanalytics, Clustering.

Source: Université de Toulouse, WikiStat, Agrégation de modèles.