Séances de cours associées à Caractérisation des clusters : Homogénéité, Séparabilité

Séances de cours associées (32)

Couvre le clustering et l'algorithme K-means pour partitionner les ensembles de données en clusters en fonction de la similarité.

Apprentissage non supervisé : réduction de la dimensionnalité et regroupement

Couvre l'apprentissage non supervisé, en mettant l'accent sur la réduction de la dimensionnalité et le regroupement, en expliquant comment il aide à trouver des modèles dans les données sans étiquettes.