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
L'analyse de grappes dans l'exploration de données
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Instructeur : Jiawei Han
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Familiarisez-vous avec un sujet et apprenez les fondamentaux
4.5
(404 avis)
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16 heures (approximativement)
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Analyse de cluster
- Catégorie : Algorithmes de regroupement de données
- Catégorie : Regroupement K-Means
- Catégorie : Regroupement hiérarchique
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Felipe M.
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Jennifer J.
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Larry W.
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Chaitanya A.
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