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Méthode des K-means Plus et étude de cas sur Tanagra

Informatique Méthode des K-means Plus et étude de cas sur Tanagra

Informations sur l'auteur

Etudiante
Niveau
Grand public
Etude suivie
management...
Ecole, université
ENSA Fès

Informations sur le doc

Iman A.
Date de publication
Date de mise à jour
31/01/2011
Langue
français
Format
pdf
Type
étude de cas
Nombre de pages
10 pages
Niveau
grand public
Téléchargé
3 fois
Validé par
le comité Oboulo
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  1. Présentation générale de la méthode K-means
    1. Définition
    2. K-means en 4 étapes
    3. Les étapes de K-means en images
    4. Application
  2. Etude de cas sur Tanagra : demande de prêt chez une banque
    1. Présentation du tableau de donnée
    2. Analyse de la distribution des modalités par l'analyse uni-variée
    3. Projection des observations dans un nouvel espace en utilisant l'ACM
    4. Classification par la méthode K-Means

La méthode des k-means est un outil de classification classique qui permet de répartir un ensemble de données en classes homogènes. Avantages : Permet la classification d’ensembles volumineux et elle est rapide à converger vers un optimum local. Inconvénients : on impose au départ le nombre de classes de plus l’optimum local rencontré dépend fortement de la solution initiale; c’est donc pas forcément une bonne solution…

[...] Ça donne: M1=1, M2=2, et M3=3 Chaque objet O est affecté à la classe au milieu de laquelle, O est le plus proche est affecté à C3 car : dist(M3,6) < dist(M2,6) On et dist(M3,6) < dist(M1,6) ( M1=1) ; M2=2 ) et 6,7,8,13,15,17}, M3=69/7= 9.86 ) On a aussi : dist(3,M2) < dist(3,M3) 3 passe dans C2. Tous les autres objets ne bougent pas. Alors: M1=1) ; M2= 2.5 ) et (C3={6,7,8,13,15,17} et M3= 66/6=11) dist(6,M2) < dist(6,M3) 6 passe dans C2. Tous les autres objets ne bougent pas. Alors: Et : dist(2,M1) < dist(2,M2) 2 passe en C1. dist(7,M2) < dist(7,M3) 7 passe en C2. Les autres ne bougent pas. [...]


[...] Etude de cas sur TANAGRA : Demande de prêt chez une banque: Présentation du tableau de donnée : Analyse de la distribution des modalités par l’analyse uni-variée : Projection des observations dans un nouvel espace en utilisant l’ACM : Classification par la méthode K-Means : a. L’inertie Intra-classe selon la taille de la classe : b. Centres de classes calculés : c. Dendrogramme : d. Identification des groupes : e. La projection des observations dans les plans factoriels : Page 1 Analyse de données M2S: MPII Iman ALIOUI I. Présentation générale de la méthode K-means : 1. Définition : La méthode des k-means est un outil de classification classique qui permet de répartir un ensemble de données en classes homogènes. [...]

...

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