文件名称:k_means
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k means techniques de classification non supervisée (clustering) les plus utilisées.
Etant donné un entier K, K-means partitionne les données en K groupes, ou "clusters", ou "classes" ne se chevauchant pas. Ce résultat est obtenu en positionnant K "prototypes", ou "centroï des" dans les régions de l espace les plus peuplées. Chaque observation est alors affectée au prototype le plus proche (règle dite "de la Distance Minimale"). Chaque classe contient donc les observations qui sont plus proches d un certain prototype que de tout autre prototype -k means techniques de classification non supervisée (clustering) les plus utilisées.
Etant donné un entier K, K-means partitionne les données en K groupes, ou "clusters", ou "classes" ne se chevauchant pas. Ce résultat est obtenu en positionnant K "prototypes", ou "centroï des" dans les régions de l espace les plus peuplées. Chaque observation est alors affectée au prototype le plus proche (règle dite "de la Distance Minimale"). Chaque classe contient donc les observations qui sont plus proches d un certain prototype que de tout autre prototype
Etant donné un entier K, K-means partitionne les données en K groupes, ou "clusters", ou "classes" ne se chevauchant pas. Ce résultat est obtenu en positionnant K "prototypes", ou "centroï des" dans les régions de l espace les plus peuplées. Chaque observation est alors affectée au prototype le plus proche (règle dite "de la Distance Minimale"). Chaque classe contient donc les observations qui sont plus proches d un certain prototype que de tout autre prototype -k means techniques de classification non supervisée (clustering) les plus utilisées.
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