Analyse de cluster appliquée - Partie I
Nombre de grappes, types de grappes et évaluation de la qualité
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Ce livre est la première partie d'une série d'ouvrages consacrés à l'analyse en grappes qui sont nés de la recherche d'une définition des limites de l'analyse en grappes. Bien que les différents corpus de connaissances mentionnent certains des sujets abordés dans ce livre, les nombreux exemples d'applications, les nouvelles réflexions et les développements offrent de nouveaux aperçus et perspectives sur l'analyse en grappes. L'objectif principal est d'apporter de nouvelles idées et perspectives, tout en explorant un éventail d'idées et d'approches de l'analyse en grappes. Ce livr...
Ce livre est la première partie d'une série d'ouvrages consacrés à l'analyse en grappes qui sont nés de la recherche d'une définition des limites de l'analyse en grappes. Bien que les différents corpus de connaissances mentionnent certains des sujets abordés dans ce livre, les nombreux exemples d'applications, les nouvelles réflexions et les développements offrent de nouveaux aperçus et perspectives sur l'analyse en grappes. L'objectif principal est d'apporter de nouvelles idées et perspectives, tout en explorant un éventail d'idées et d'approches de l'analyse en grappes. Ce livre comprend une description des objectifs et des hypothèses de l'analyse de clusters, un aperçu de son importance et de ses applications, les modèles de clustering les plus courants, leur utilisation et les mesures de distance et choix associés, ainsi qu'une description et une discussion sur certaines méthodes populaires utilisées pour évaluer la qualité du clustering et valider les clusters à l'aide de plusieurs exemples d'applications. Les problèmes courants liés à la détermination du nombre de grappes sont également abordés, avec un accent mis sur les méthodes de regroupement hiérarchique et non hiérarchique. En outre, le contenu comprend des détails sur les types courants de grappes trouvés dans les ensembles de données et des conseils sur la façon de les classer avec précision.
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