Bases du machine learning · Apprentissage non supervisé

Classification ascendante hiérarchique

Construire un arbre de clusters imbriqués en fusionnant (ou divisant) des groupes de façon répétée, plutôt que de choisir un nombre fixe à l'avance.

Commencer une leçon sur Classification ascendante hiérarchique

À apprendre d'abord

• Regroupement K-means: Regrouper des points non étiquetés en k clusters en les assignant de façon répétée au centre le plus proche puis en recalculant les centres.

Notions liées

• Réduction de dimensionnalité (ACP): Compresser de nombreuses caractéristiques corrélées en un nombre réduit de nouvelles caractéristiques qui capturent l'essentiel de la variation d'origine.