Présentation du clustering

Durée estimée du cours:110 minutes

Objectifs :

• Décrire des cas d'utilisation du clustering dans les applications de machine learning
• Choisir la mesure de similarité appropriée pour une analyse.
• Mettre des données en cluster à l'aide de l'algorithme k-moyennes
• Évaluer la qualité des résultats du clustering
• Réduisez la dimensionnalité dans l'analyse de clustering à l'aide d'un auto-encodeur.

Prérequis

Ce cours suppose que vous disposez des connaissances suivantes:

• Introduction to Machine Learning Problem Framing ou équivalent.
• Cours d'initiation au machine learning, notamment Travailler avec des données numériques et Ensembles de données, généralisation et surapprentissage, ou équivalent.