Le modèle gravitationnel proposé. Dans cette section, un nouveau modèle de classification basé sur le centroïde, c'est-à-dire le modèle de gravitation (GM), est introduit pour surmonter facilement les lacunes (ou biais) inhérentes au CBC dans l'ensemble de données déséquilibré en classe.
Qu'est-ce que le clustering basé sur le centroïde ?
Le clustering basé sur le centroïde organise les données en clusters non hiérarchiques, contrairement au clustering hiérarchique défini ci-dessous. k-means est l'algorithme de clustering basé sur le centroïde le plus largement utilisé. Les algorithmes basés sur le centroïde sont efficaces mais sensibles aux conditions initiales et aux valeurs aberrantes.
Qu'est-ce que l'analyse de clustering basée sur un modèle ?
L'analyse de cluster basée sur un modèle est une nouvelle procédure de clustering pour étudier l'hétérogénéité de la population en utilisant des densités normales multivariées de mélange fini.
Qu'est-ce que le clustering basé sur un modèle de distribution ?
Définition. Le clustering basé sur un modèle est une approche statistique du clustering des données Les données observées (multivariées) sont supposées avoir été générées à partir d'un mélange fini de modèles de composants. Chaque modèle de composant est une distribution de probabilité, généralement une distribution multivariée paramétrique.
Que sont les modèles de clustering ?
L'analyse de cluster, ou clustering, est une tâche d'apprentissage automatique non supervisée Elle consiste à découvrir automatiquement le regroupement naturel des données. Contrairement à l'apprentissage supervisé (comme la modélisation prédictive), les algorithmes de clustering interprètent uniquement les données d'entrée et trouvent des groupes naturels ou des clusters dans l'espace des caractéristiques.
