Séance de cours
Groupement de comportements non supervisés
Dans cours
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Description
Cette séance de cours couvre les techniques de clusters comportementaux non supervisés et de réduction de dimensionnalité, en mettant l'accent sur des algorithmes comme K-Means, DBSCAN, Gaussian Mixture Model et Hiérarchical Clustering. Il explore les défis des données à haute dimension, la malédiction de la dimensionnalité et la nécessité d'une réduction de dimensionnalité. La présentation se penche également sur les méthodes de regroupement fondées sur l'apprentissage profond et fournit des informations sur la mise en œuvre d'algorithmes de regroupement à l'aide de bibliothèques comme scikit-learn.
Enseignant
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Proximité ontologique
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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.
Méthodes de regroupement
Couvre les méthodes de regroupement des moyennes K, hiérarchiques et DBSCAN avec des exemples pratiques.
Estimation du regroupement et de la densité
Couvre la réduction de dimensionnalité, l'APC, les techniques de regroupement et les méthodes d'estimation de la densité.
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.
Apprentissage sans supervision : méthodes de regroupement
Couvre l'apprentissage non supervisé axé sur les méthodes de regroupement et les défis rencontrés dans les algorithmes de regroupement comme K-means et DBSCAN.