Flashcards: Clustering et réduction dimensionnelle — 9 cartões

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.