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Bibliothèques d'apprentissage profond Discussion :

Partitionnement des données : algorithme des k-moyennes


Sujet :

Bibliothèques d'apprentissage profond

  1. #1
    Rédacteur

    Partitionnement des données : algorithme des k-moyennes
    Chers membres du club,

    J'ai le plaisir de vous présenter ce tutoriel :


    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

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  2. #2
    Rédacteur

    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
    Développeur Java
    Site Web

  3. #3
    Rédacteur

    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