Ce que vous apprendrez ?
- Comparer et contraster les algorithmes K-means et K-modes.
Prérequis
- Connaissance de base des statistiques descriptives (moyenne, variance). Compréhension des concepts de base de la classification et du clustering. Familiarité avec les notions de distance (euclidienne, par exemple). Connaissance de base de l'algèbre linéaire (vecteurs, matrices). Capacité à manipuler des données tabulaires (tableaux, dataframes). Connaissance d'un langage de programmation tel que Python ou R. Capacité à installer et utiliser des librairies Python comme scikit-learn ou des librairies R équivalentes. Familiarité avec les concepts de visualisation de données. Capacité à interpréter des résultats quantitatifs. Aptitude à la résolution de problèmes et à la pensée critique.
Contenu de la Formation
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Définition et concepts de base de K-means
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Algorithme K-means : étapes et fonctionnement
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Choix du nombre de clusters (K)
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Métriques d'évaluation de K-means
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Mise en œuvre pratique de K-means avec un exemple
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Avantages et inconvénients de K-means
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Cas d'utilisation de K-means
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Limitations de K-means
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Définition et concepts de base de K-modes
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Algorithme K-modes : étapes et fonctionnement
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Comparaison entre K-means et K-modes
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Adaptation de K-modes pour différents types de données catégorielles
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Mise en œuvre pratique de K-modes avec un exemple
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Avantages et inconvénients de K-modes
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Cas d'utilisation de K-modes
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Améliorations et extensions de K-modes
À TÉLÉCHARGER
À propos de l'instructeur
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Ahmed Zellou
ahmed.zellou@openskillroom.com
Ahmed Zellou Received his Ph.D. degree in Applied Sciences at the Mohammedia School of Engineers, Mohammed V University, Rabat, Morocco and ENSIMAG, Grenoble, France in 2008. He is currently a part-time Professor at Mohammed VI Polytechnic University and full Professor at ENSIAS, Mohamed V University in Rabat, Morocco. His research interests include parallel computing, Data quality, recommender system, indexation, and integration system, where he is the author/co-author of more than a hundred Scopus indexed publications. SKILLS DOMAINS • Data integration systems, complex information systems, Datawarehouse, and Web Semantic. • Modeling: Merise, UML1&2, BPMN. • Procedural and Object-oriented programming: Python, JAVA, C++, PHP. • Web development: HTML, CSS, JS and PHP. • Web Technologies: HTML, XML, PHP, Web Frameworks (Symfony, Laravel, CakePHP, CodeIgniter, Yii and Zend). • Databases, MYSQL, Postgress, Mongodb, ... Publications: ResearchGate : https://www.researchgate.net/profile/Zellou_Ahmed Scopus : https://www.scopus.com/authid/detail.uri?authorId=55644907000 Google Scholar : https://scholar.google.fr/citations?hl=fr&user=CjkVg9UAAAAJ
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Caractéristiques du cours
- Durée 9 hour
- Language Français
- Niveau de compétence. Débutant
- CertificateNon
- Nombre maximum d'inscrits 30
- Type de formation distanciel
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