In statistics, the uncertainty coefficient, also called proficiency, entropy coefficient or Theil's U, is a measure of nominal association. It was first introduced by Henri Theil and is based on the concept of information entropy. Suppose we have samples of two discrete random variables, X and Y. By constructing the joint distribution, PX,Y(x, y), from which we can calculate the conditional distributions, PXY(xy) = PX,Y(x, y)/PY(y) and PYX(yx) = PX,Y(x, y)/PX(x), and calculating the various entropies, we can determine the degree of association between the two variables.
vignette|upright=1.2|Exemple de clustering hiérarchique. Le partitionnement de données (ou data clustering en anglais) est une méthode en analyse des données. Elle vise à diviser un ensemble de données en différents « paquets » homogènes, en ce sens que les données de chaque sous-ensemble partagent des caractéristiques communes, qui correspondent le plus souvent à des critères de proximité (similarité informatique) que l'on définit en introduisant des mesures et classes de distance entre objets.
Determining the number of clusters in a data set, a quantity often labelled k as in the k-means algorithm, is a frequent problem in data clustering, and is a distinct issue from the process of actually solving the clustering problem. For a certain class of clustering algorithms (in particular k-means, k-medoids and expectation–maximization algorithm), there is a parameter commonly referred to as k that specifies the number of clusters to detect.
La Classification double ou est une technique d'exploration de données non-supervisée permettant de segmenter simultanément les lignes et les colonnes d'une matrice. Plus formellement, la définition de la classification double peut s'exprimer de la manière suivante (pour le type de classification par colonne) : soit une matrice , soient , alors est appelé de lorsque pour tout Le a été utilisé massivement en biologie - par exemple dans l'analyse de l'expression génétique par Yizong Cheng et George M.
En théorie des graphes et théorie des réseaux, la centralité intermédiaire, centralité d'intermédiarité ou intermédiarité est une mesure de centralité d'un sommet d'un graphe. Elle est égale au nombre de fois que ce sommet est sur le chemin le plus court entre deux autres nœuds quelconques du graphe. Un nœud possède une grande intermédiarité s'il a une grande influence sur les transferts de données dans le réseau, sous l'hypothèse que ces transferts se font uniquement par les chemins les plus courts.
