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
L'analyse de grappes dans l'exploration de données
Ce cours fait partie de Spécialisation "Exploration de données"
Instructeur : Jiawei Han
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411 avis
2 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
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Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique
- Catégorie : Méthodes d'apprentissage automatique
- Catégorie : Méthodes statistiques
- Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
- Catégorie : Vérification et validation
- Catégorie : Apprentissage non supervisé
- Catégorie : Analyse spatiale
- Catégorie : Analyse exploratoire des données
- Catégorie : Algorithmes
- Catégorie : Exploration de données
- Catégorie : Taxonomie
- Catégorie : Évaluation du modèle
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Évaluations
7 devoirs
Enseigné en Anglais
88%
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- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
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(27 évaluations)Offert par
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University of Colorado Boulder
University of California, Irvine
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
Avis des étudiants
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SS
4.0
Révisé le 6 sept. 2017
Very detailed introduction of Clustering techniques.
GV
5.0
Révisé le 18 sept. 2017
Very informative lectures, wonderful assignments. This course isn't so easy but it gives you real knowledge and useful experience.
DB
4.0
Révisé le 9 mars 2019
Useful theory. It will be challenging for non-math students. and also lecturer's native language influence iis going to be challening as well to follow along.
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