Le partitionnement de données (ou data clustering en anglais) est une méthode en analyse des données. Elle vise à diviser un ensemble de données en différents « paquets » homogènes, en ce sens que les données de chaque sous-ensemble partagent des caractéristiques communes, qui correspondent le plus souvent à des critères de proximité (similarité informatique) que l'on définit en introduisant des mesures et classes de distance entre objets. Pour obtenir un bon partitionnement, il convient d'à la fois :

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  • Le partitionnement de données (ou data clustering en anglais) est une méthode en analyse des données. Elle vise à diviser un ensemble de données en différents « paquets » homogènes, en ce sens que les données de chaque sous-ensemble partagent des caractéristiques communes, qui correspondent le plus souvent à des critères de proximité (similarité informatique) que l'on définit en introduisant des mesures et classes de distance entre objets. Pour obtenir un bon partitionnement, il convient d'à la fois : * minimiser l'inertie intra-classe pour obtenir des grappes (cluster en anglais) les plus homogènes possibles ; * maximiser l'inertie inter-classe afin d'obtenir des sous-ensembles bien différenciés. (fr)
  • Le partitionnement de données (ou data clustering en anglais) est une méthode en analyse des données. Elle vise à diviser un ensemble de données en différents « paquets » homogènes, en ce sens que les données de chaque sous-ensemble partagent des caractéristiques communes, qui correspondent le plus souvent à des critères de proximité (similarité informatique) que l'on définit en introduisant des mesures et classes de distance entre objets. Pour obtenir un bon partitionnement, il convient d'à la fois : * minimiser l'inertie intra-classe pour obtenir des grappes (cluster en anglais) les plus homogènes possibles ; * maximiser l'inertie inter-classe afin d'obtenir des sous-ensembles bien différenciés. (fr)
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  • Le partitionnement de données (ou data clustering en anglais) est une méthode en analyse des données. Elle vise à diviser un ensemble de données en différents « paquets » homogènes, en ce sens que les données de chaque sous-ensemble partagent des caractéristiques communes, qui correspondent le plus souvent à des critères de proximité (similarité informatique) que l'on définit en introduisant des mesures et classes de distance entre objets. Pour obtenir un bon partitionnement, il convient d'à la fois : (fr)
  • Le partitionnement de données (ou data clustering en anglais) est une méthode en analyse des données. Elle vise à diviser un ensemble de données en différents « paquets » homogènes, en ce sens que les données de chaque sous-ensemble partagent des caractéristiques communes, qui correspondent le plus souvent à des critères de proximité (similarité informatique) que l'on définit en introduisant des mesures et classes de distance entre objets. Pour obtenir un bon partitionnement, il convient d'à la fois : (fr)
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  • Analiza skupień (pl)
  • Cluster analysis (en)
  • Clusteranalyse (de)
  • Clustering (pt)
  • Clusterització de dades (ca)
  • Partitionnement de données (fr)
  • Phân tích cụm (vi)
  • データ・クラスタリング (ja)
  • 聚类分析 (zh)
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