Découvrez les concepts de base de l'analyse en grappes, puis étudiez un ensemble de méthodologies, d'algorithmes et d'applications typiques de l'analyse en grappes. Cela inclut les méthodes de partitionnement telles que k-means, les méthodes hiérarchiques telles que BIRCH, et les méthodes basées sur la densité telles que DBSCAN/OPTICS. En outre, vous apprendrez des méthodes de validation et d'évaluation de la qualité du regroupement. Enfin, vous verrez des exemples d'analyse de grappes dans des applications.
L'analyse de grappes dans l'exploration de données
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L'analyse de grappes dans l'exploration de données
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Instructeur : Jiawei Han
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3 semaines à 5 heures par semaine
Planning flexible
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88%
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Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Analyse de cluster
- Catégorie : Algorithmes de regroupement de données
- Catégorie : Regroupement K-Means
- Catégorie : Regroupement hiérarchique
Détails à connaître
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Évaluations
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Enseigné en Anglais
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Vous vous familiariserez avec le cours, vos camarades de classe et notre environnement d'apprentissage. L'orientation vous aidera également à acquérir les compétences techniques requises pour le cours.
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Instructeur
Évaluations de l’enseignant
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Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Analyse des Données
University of Minnesota
Princeton University
University of Illinois Urbana-Champaign
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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
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Jennifer J.
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’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
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’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
Avis des étudiants
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