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Titre : | Implémentation du clustering spectral & k-means : étude comparative |
Auteurs : | Mezarja khadidja kaoutar, Auteur |
Type de document : | texte imprimé |
Editeur : | Algèrie:unv saida-Dr Moulay Tahar, 2017 |
Format : | 75p. / figure et tableau / 29cm. |
Accompagnement : | CD. |
Note générale : | Bibliographie |
Langues: | Français |
Catégories : | |
Mots-clés: | spectral clustering ; kmeans ,kmeans++ ; visualisation 2D,3D ; matrice la- placienne ; matrice d’adjacence . |
Résumé : |
Au cours des dernières années, le regroupement spectral est devenu l’un des algorithmes
de clustering les plus populaires. Il est simple à mettre en œuvre, peut être résolu efficacement par un logiciel d’algèbre linéaire standard, et surpasse très souvent les algorithmes de clustering traditionnels tels que l’algorithme k-means. Néanmoins, au premier coup d’oeil, le regroupement spec- tral semble un peu mystérieux, et il n’est pas évident de voir comment cela fonctionne et ce qu’il fait réellement. Ce mémoire est une introduction au classement spectral. Nous décrivons différents graphes Laplacians et leurs propriétés de base, présentent les algo- rithmes de clustering spectraux les plus courants et dérivent ces algorithmes à partir de zéro par plusieurs approches différentes. Les avantages et les inconvénients des différents algorithmes de regroupement spectral sont discutés. |
Note de contenu : |
1-Etat de l'art du clustering
2-Graphes et algorithmes de classification spectrale 3-Conception et implèmentation |
Exemplaires
Code-barres | Cote | Support | Localisation | Section | Disponibilité |
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aucun exemplaire |
Documents numériques (1)
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