Correlation clusteringClustering is the problem of partitioning data points into groups based on their similarity. Correlation clustering provides a method for clustering a set of objects into the optimum number of clusters without specifying that number in advance. Cluster analysis In machine learning, correlation clustering or cluster editing operates in a scenario where the relationships between the objects are known instead of the actual representations of the objects.
Clustering high-dimensional dataClustering high-dimensional data is the cluster analysis of data with anywhere from a few dozen to many thousands of dimensions. Such high-dimensional spaces of data are often encountered in areas such as medicine, where DNA microarray technology can produce many measurements at once, and the clustering of text documents, where, if a word-frequency vector is used, the number of dimensions equals the size of the vocabulary.
CURE algorithmCURE (Clustering Using REpresentatives) is an efficient data clustering algorithm for large databases. Compared with K-means clustering it is more robust to outliers and able to identify clusters having non-spherical shapes and size variances. The popular K-means clustering algorithm minimizes the sum of squared errors criterion: Given large differences in sizes or geometries of different clusters, the square error method could split the large clusters to minimize the square error, which is not always correct.
Partitionnement de données diffusLe partitionnement diffus ou souple (en anglais, fuzzy clustering) est une forme de partitionnement de données dans laquelle chaque observation peut appartenir à plusieurs groupes (ou clusters). Le partitionnement de données implique d'assigner des observations à des groupes de telle sorte que les éléments d'un même groupe soient aussi similaires que possible, tandis que les éléments appartenant à différents groupes sont aussi dissemblables que possible.
Algorithme de Lloyd-MaxEn algorithmique et en traitement du signal, l’algorithme de Lloyd-Max est un algorithme qui permet de construire le quantifieur scalaire optimal. C'est donc une méthode pour quantifier un signal en une dimension de manière à minimiser la distorsion, mesurée par l'erreur quadratique moyenne. L'optimalité du quantifieur est assurée par deux conditions sur les niveaux de reconstruction et de décision, découvertes par Lloyd en 1957. Il fournit aussi un algorithme, qui permet de construire itérativement le quantifieur optimal.
Weka (informatique)Weka (acronyme pour Waikato environment for knowledge analysis, en français : « environnement Waikato pour l'analyse de connaissances ») est une suite de logiciels d'apprentissage automatique écrite en Java et développée à l'université de Waikato en Nouvelle-Zélande. Weka est un logiciel libre disponible sous la Licence publique générale GNU (GPL). L'espace de travail Weka contient une collection d'outils de visualisation et d'algorithmes pour l'analyse des données et la modélisation prédictive, allié à une interface graphique pour un accès facile de ses fonctionnalités.
Détection d'anomaliesDans l'exploration de données, la détection d'anomalies (en anglais, anomaly detection ou outlier detection) est l'identification d'éléments, d'événements ou d'observations rares qui soulèvent des suspicions en différant de manière significative de la majorité des autres données. Généralement, les anomalies indiquent un problème tel qu'une fraude bancaire, un défaut structurel, un problème médical ou une erreur dans un texte. Les anomalies sont également appelées des valeurs aberrantes, du bruit, des écarts ou des exceptions.
Quantification vectorielleLa quantification vectorielle est une technique de quantification souvent utilisée dans la compression de données avec pertes de données (Lossy Data Compression) pour laquelle l'idée de base est de coder ou de remplacer par une clé des valeurs d'un espace vectoriel multidimensionnel vers des valeurs d'un sous-espace discret de plus petite dimension. Le vecteur de plus petit espace nécessite moins d'espace de stockage et les données sont donc compressées.
DBSCANDBSCAN (density-based spatial clustering of applications with noise) est un algorithme de partitionnement de données proposé en 1996 par Martin Ester, Hans-Peter Kriegel, Jörg Sander et Xiaowei Xu. Il s'agit d'un algorithme fondé sur la densité dans la mesure qui s’appuie sur la densité estimée des clusters pour effectuer le partitionnement. thumb|400px|Les points A sont les points déjà dans le cluster. Les points B et C sont atteignables depuis A et appartiennent donc au même cluster.
