Estimation du regroupement et de la densité

Cette séance de cours porte sur les concepts de regroupement et d'estimation de la densité. Il commence par une récapitulation de l'analyse des composantes principales (APC) et de l'analyse discriminante linéaire (ALD). Ensuite, il se retrouve dans les bases du regroupement en utilisant l'algorithme K-means, expliquant les propriétés, l'algorithme et la méthode du coude. La séance de cours présente également les modèles de mélange gaussien (GMM) et l'estimation de la densité du noyau (KDE) comme des méthodes d'estimation de la densité non paramétrique. Il se termine avec l'algorithme de Maj moyen pour le regroupement en trouvant des maxima de densité. Les exercices se concentrent sur les modèles de mélange gaussien et l'estimation de la densité du noyau.