Découverte avancée de la structure : données sur les distances et les séries chronologiques

Cette séance de cours couvre les techniques avancées de découverte de structures, y compris les algorithmes de clustering tels que K-Means, Spectral et le clustering agglomératif hiérarchique. Il se penche sur les mesures de distance / similarité pour les données de séries chronologiques, telles que les distances euclidiennes, Jaccard, Hamming et Earth Mover. La séance de cours explore également des mesures de similarité comme le noyau cosinus et gaussien avec la distance euclidienne, ainsi que des exemples pratiques de regroupement des comportements des étudiants et des modèles d'engagement dans les MOOC.