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Partitionnement des données : algorithme des k-moyennes
Un tutoriel de Pierre Schwartz

Le , par khayyam90

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9  0 
Chers membres du club,

J'ai le plaisir de vous présenter ce tutoriel :

Partitionnement des données : algorithme des k-moyennes
En data-science, le partitionnement de données (clustering) fait partie des techniques d'apprentissage non supervisé permettant de qualifier les données continues d'un dataset d'après la forme de ce dataset.

L'objectif de l'algorithme des k-moyennes (k-means) est de découper notre dataset en k paquets qui se ressemblent. Le résultat du regroupement pourra définir une étiquette associée à chaque élément du dataset. C'est en ça que cette technique est classée dans l'apprentissage non supervisé, par opposition aux techniques où le libellé est fourni au modèle en même temps que les données.
Bonne lecture

Retrouvez Les meilleurs cours et tutoriels pour apprendre l'intelligence artificielle.

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Avatar de autran
Rédacteur https://www.developpez.com
Le 28/04/2020 à 16:40
Super Tuto,

Je me suis permis de tenter, sur le base de ton explication, une implémentation de cet algorithme en Java ici.
Attention je ne suis qu'un lecteur béotien dans ce domaine.

Cordialement,

Marc
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Avatar de khayyam90
Rédacteur https://www.developpez.com
Le 28/04/2020 à 17:48
Très bonne initiative

Citation Envoyé par autran Voir le message
Super Tuto,

Je me suis permis de tenter, sur le base de ton explication, une implémentation de cet algorithme en Java ici.
Attention je ne suis qu'un lecteur béotien dans ce domaine.

Cordialement,

Marc
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