Algorithme K-Means: Mise en œuvre et application en tant que système de recommandation

Cette séance de cours couvre la mise en œuvre pratique de l'algorithme K-Means à Matlab, en mettant l'accent sur le codage de l'algorithme, l'évaluation de ses performances sur des ensembles de données à haute dimension et la création d'un système de recommandation. Les sujets abordés comprennent les méthodes d'initialisation centroïde, le calcul de la distance, les étapes d'attribution et de mise à jour, la vérification de la convergence et le calcul des paramètres. En outre, il explore l'application de K-Means comme un système de recommandation non supervisé pour construire Magic the Gathering decks à l'aide de données de haut joueur.