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Explore PCA et LDA pour la réduction de dimensionnalité linéaire dans les données, en mettant l'accent sur les techniques de clustering et de séparation de classe.
Introduit des techniques de clustering d'apprentissage automatique non supervisées telles que K-means, Gaussian Mixture Models et DBSCAN, expliquant leurs algorithmes et leurs applications.
Explore Kernel K- signifie regroupement, interprétation des solutions, traitement des données manquantes, et sélection des ensembles de données pour l'apprentissage automatique.
Explore le regroupement des données génomiques, l'analyse de la survie, l'identification des gènes et l'importance statistique dans la recherche sur le cancer.
Explore les défis et les solutions dans l'analyse des grandes données multidimensionnelles, en mettant l'accent sur les types de données complexes et la détection d'anomalies.
