Séance de cours
K-Means Clustering : bases et applications
Dans cours
DEMO: aute magna
Adipisicing nostrud est anim irure anim nostrud irure consequat eu ipsum laborum enim. Incididunt nisi minim aliqua enim pariatur tempor commodo. Tempor exercitation proident velit cupidatat ad nisi amet velit est dolore laboris pariatur et.
Description
Cette séance de cours couvre les principes fondamentaux du clustering K-Means, un algorithme simple mais efficace utilisé pour regrouper des points de données. L'instructeur explique le processus de regroupement des échantillons en grappes en fonction de leurs distances aux centres de grappes. Diverses applications de K-Means Clustering sont discutées, y compris son utilisation dans la segmentation d'image et l'analyse d'image couleur. La séance de cours aborde également les défis de travailler avec des données hétérogènes et fournit des solutions pour améliorer la précision du clustering.
Enseignant
ut aliqua duis
Cupidatat Lorem nulla mollit incididunt elit sint aliquip dolor eiusmod anim aliquip. Officia amet laboris labore officia sunt dolore laborum cupidatat consectetur magna adipisicing fugiat occaecat minim. Fugiat nostrud duis culpa mollit id consectetur laboris velit duis anim cupidatat cillum. Aliquip aliquip mollit anim excepteur cupidatat excepteur magna exercitation nisi dolor labore. Cupidatat commodo dolor quis nulla. Do eiusmod dolor amet proident quis.
Source officielle
À propos de ce résultat
Cette page est générée automatiquement et peut contenir des informations qui ne sont pas correctes, complètes, à jour ou pertinentes par rapport à votre recherche. Il en va de même pour toutes les autres pages de ce site. Veillez à vérifier les informations auprès des sources officielles de l'EPFL.
Proximité ontologique
Séances de cours associées (60)
Groupement : moyenne en k
Explique le regroupement des moyennes k, en attribuant des points de données à des grappes en fonction de la proximité et en minimisant les distances carrées à l'intérieur des grappes.
Aperçu de l'apprentissage supervisé
Contient les CNN, les RNN, les SVM et les méthodes d'apprentissage supervisé, soulignant l'importance d'harmoniser la régularisation et de prendre des décisions éclairées dans le domaine de l'apprentissage automatique.
Clustering: Théorie et pratique
Couvre la théorie et la pratique des algorithmes de regroupement, y compris PCA, K-means, Fisher LDA, groupement spectral et réduction de dimensionnalité.
Clustering des séries chronologiques
Couvre les séries chronologiques groupées à l'aide de modèles dynamiques de temps de distorsion, de chaînes de caractères et de Markov.
Physique statistique des grappes
Explore la physique statistique des clusters, en se concentrant sur la complexité et le comportement d'équilibre.