Clustering — principe ?
Regroupe des données sans supervision.
Clustering — définition?
Regroupement de données sans supervision.
Mesure de distance — rôle ?
Influence la qualité du clustering.
Inter-classe — objectif?
Maximiser la distance entre clusters différents.
Mesure de distance — importance?
Influence la qualité du clustering.
K-means — étape principale?
Minimiser la variance intra-classe.
CAH — principe?
Fusion hiérarchique des clusters.
Évaluation — indicateurs?
Inertie intra-classe, coefficient de silhouette.
ACP — rôle?
Réduction dimensionnelle avant clustering.
Metti alla prova le tue conoscenze con 7 domande su Clustering et réduction dimensionnelle.
1. Quelle affirmation correspond au sujet « Mesures de distance utilisées en clustering » ?
2. Qu'est-ce que le clustering en apprentissage non supervisé ?
Ripassa il corso completo nella scheda di revisione per Clustering et réduction dimensionnelle.
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