Partitionnement de données Exemple de clustering hiérarchique. Le partitionnement de données (ou data clustering en anglais) est une méthode en analyse...

Le partitionnement diffus ou souple (en anglais, fuzzy clustering) est une forme de partitionnement de données dans laquelle chaque observation peut appartenir...

Algorithme des k-moyennes Le partitionnement en k-moyennes (ou k-means en anglais) est une méthode de partitionnement de données et un problème d'optimisation...

Dans le domaine de l'analyse et de la classification automatique de données, le regroupement hiérarchique est un partitionnement de données ou clustering...

chaque variable aléatoire étant donné les autres. Article détaillé : Partitionnement de données. Le partitionnement de données, regroupement ou clustering...

de faire de la classification non-supervisée en utilisant ce type de partitionnement. Le partitionnement spectral est une méthode de partitionnement en...

spatial clustering of applications with noise) est un algorithme de partitionnement de données proposé en 1996 par Martin Ester, Hans-Peter Kriegel, Jörg Sander...

Silhouette. En partitionnement de données (clustering), le coefficient de silhouette est une mesure de qualité d'une partition d'un ensemble de données en classification...

MLOps Partitionnement de données Réduction de la dimensionnalité Régression logistique Regroupement hiérarchique Réseau de neurones Science des données Théorème...

redéfinition du partitionnement logiciel/matériel est automatique. Certains algorithmes sont alors utilisés pour rechercher un partitionnement optimal. D'autres...

sous-partitionnement par hachage. Article détaillé : Partitionnement (Oracle). Le partitionnement de la base de données Oracle est un module de division...

informatique, une table de partitionnement GUID, en anglais GUID Partition Table (GPT), soit Globally Unique Identifier Partition Table, est un standard...

souvent l'algorithme EM pour la classification de données (clustering, ou partitionnement de données), l'apprentissage automatique, ou la vision artificielle...

projets correspondants. Le partitionnement en k-médoïdes est une méthode de partitionnement plus robuste vis-à-vis des données aberrantes (outliers) que...

déduire de façon automatique des structures de données en regroupant des données similaires. Une fois le partitionnement effectué, certaines données aberrantes...

de la variance Partitionnement de données Exploration de données Iconographie des corrélations Michel Loève Kari Karhunen Théorème de Karhunen-Loève (en)...

{\displaystyle d~E~c} Le partitionnement de données, dont le regroupement hiérarchique des sommets sur la base de la similitude de leurs profils de liens vers d'autres...

l'indexation ; la récupération de l'image ; la classification ; le clustering (regroupement hiérarchique ou partitionnement de données) ; les règles d'association...

été agrégées de manière appropriée. Dans de telles situations, un algorithme d'analyse par partitionnement de données peut être capable de détecter ces...

Réseau de neurones artificiels Partitionnement de données Algorithme espérance-maximisation Carte autoadaptative Intelligence artificielle Théorème de Cox-Jaynes...

OPTICS (acronyme de ordering points to identify the clustering structure en anglais) est un algorithme de partitionnement de données. Il a été proposé...

L'analyse dite factorielle, méthode proche de l'ACP mais d'approche conceptuelle différente Le partitionnement de données, appelé usuellement clustering Le positionnement...

d'ordinateurs interconnectés qui stockent des données de manière distribuée. Ce stockage peut être soit partitionné entre différents nœuds du réseau, soit répliqué...

relevés : d'une part la classification (partitionnement ou recouvrement) « à plat » et d'autre part le partitionnement hiérarchique. Dans les deux cas, classifier...

analytiques et les applications OLAP. Partitionnement Dans la technique du partitionnement, le SGBD répartit les données entre plusieurs disques durs, ce qui...

les éléments des données : la distance. Généralement, les données sont représentées sous forme de vecteurs de nombres. Un point de donnée, est donc représenté...

Le partitionnement de données (clustering) dégage trois groupes par rapport au contenu en terpinène-4-ol/α-pinène, limonène et myrcène. L'analyse de l'huile...

de partitionnement de données. Étienne de Silhouette (1709-1767) fut nommé sur recommandation de la marquise de Pompadour, ministre des Finances de Louis...

entre autres de faire du partitionnement de données. Une formalisation du problème est la suivante. Étant donné un ensemble de points V, de choisir un sous-ensemble...

récent de partitionnement de données, ou clustering, qui permet de trouver les éléments d'un ensemble qui sont les plus représentatifs - un critère de ressemblance...

d'installations, est le partitionnement de données (clustering). Le problème s'exprime de la façon suivante dans le cas métrique. Étant donné un entier k et un...