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Algorithmes et structures de données Discussion :

fuzzy k-means et fuzzy c-means


Sujet :

Algorithmes et structures de données

  1. #1
    Membre régulier Avatar de Imène_23
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    Par défaut fuzzy k-means et fuzzy c-means
    slt
    quelle est la différence entre ces deux algorithme fc-means et le fk_means
    merci

  2. #2
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    Salut Imène,

    si je me rappelle du cours d'apprentissage supervisé, je peux dire que:

    le C-Means est un algorithme de classification ou de tri qui permet de classer un élément, dans une classe donnée, en fonction de la distance entre cet élément et le centre de la classe de la dite classe. La distance entre l'élément et le centre de chaque classe existante est évaluée: l'élément est classé dans la classe dont il est le plus proche du centre.

    le K-Means est un cas général du C-Means: le point de référence choisit dans une classe n'est pas le centre, mais un point quelconque de la classe.

    le FC-Means est un algorithme C-Means qui permet de classer un point dans une, ou plusieurs classes en cas d'incertitude.

    Pour plus de détails, voir cette page. Peut-être que cet autre lien t'aidera aussi.

    Espère t'avoir quelque peu aidé.

  3. #3
    Membre habitué Avatar de larimoise
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    Salut,
    je croit que c'est la même chose !!
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    Microsoft Visual studio 2010
    LabView 2013 service pack1

  4. #4
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    Citation Envoyé par larimoise Voir le message
    je croit que c'est la même chose !!
    Leur nom respectif indique d'ailleurs que les 2 algorithmes sont différents. Ainsi que je l'ai expliqué, ils présentent de grandes similarités; toutefois, le C-Means est un cas particulier du K-Means.

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