examen
Data-Mining Corrigé Examen 2002/2003 1 Clustering (13 points)Data-Mining Corrigé Examen 2002/2003 1 Clustering (13 points)
Data-Mining. Corrigé Examen 2002/2003. 4eme année. 1 Clustering (13 points).
X 1 2 9 12 20. 1. (7 points) K-Means. (a) Appliquez l'algorithme des K-means ...



 Corrigé Corrigé
Correction Examen Data Mining. 1. Le terme utilisé est ?Fouille de données?. 2. ??Data Warehouse? signifie entrepôt de données alors que ?Data Marts? signifie ...


 Corrigé Corrigé
Correction Examen Data Mining. 1. Le terme utilisé est ?Fouille de données?. 2. ??Data Warehouse? signifie entrepôt de données alors que ?Data Marts? signifie ...


 Clustering Clustering
Algorithme K-Means ? Méthode des centres mobiles. 3. Cas des variables actives qualitatives. 4. Fuzzy C-Means. 5. Classification de variables. 6. Conclusion.


 Méthode des K-means - Lyon 2 Méthode des K-means - Lyon 2
Algorithme K-Means ? Méthode des centres mobiles. 3. Cas des variables actives qualitatives. 4. Fuzzy C-Means. 5. Classification de variables. 6. Conclusion.


 Application de k-means Application de k-means
Algorithme K-Means ? Méthode des centres mobiles. 3. Cas des variables actives qualitatives. 4. Fuzzy C-Means. 5. Classification de variables. 6. Conclusion.


 Algorithme K-Moyennes Algorithme K-Moyennes
clustering. The G-means algorithm is based on a statistical test for the hypothesis that a subset of data follows a Gaussian distribution. G-means runs k-means ...


 Algorithme K-Moyennes Algorithme K-Moyennes
clustering. The G-means algorithm is based on a statistical test for the hypothesis that a subset of data follows a Gaussian distribution. G-means runs k-means ...


 K-Means K-Means
algorithme k-means exemple