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Informations sur l'auteur

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

Informations sur le doc

Date de publication
18/01/2011
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.com
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Méthode des K-means Plus et étude de cas sur Tanagra

  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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