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
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L'analyse de grappes dans l'exploration de données
Ce cours fait partie de Spécialisation "Exploration de données"

Instructeur : Jiawei Han
44 155 déjà inscrits
Inclus avec
410 avis
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Algorithmes
- Catégorie : Vérification et validation
- Catégorie : Exploration de données
- Catégorie : Analyse spatiale
- Catégorie : Méthodes d'apprentissage automatique
- Catégorie : Détection des anomalies
- Catégorie : Taxonomie
- Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
- Catégorie : Apprentissage non supervisé
- Catégorie : Évaluation du modèle
- Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique
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7 devoirs
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

Élaborez votre expertise du sujet
- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable

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Statut : Essai gratuitUniversity of California, Irvine
Statut : Prévisualisation
Statut : Essai gratuitUniversity of Colorado Boulder
Statut : Essai gratuitUniversity of London
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Révisé le 24 janv. 2021
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Révisé le 27 juil. 2020
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Révisé le 26 août 2023
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