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Tp (Groupe 2): Mélanie Zetlaoui. TP2: Méthode des k plus proches voisins (k-? ppv). Exercice. 1. Les données. (a) Acquérir et visualiser sous R les données Iris?... Kernels for One-Class Nearest Neighbour Classification - Cheriton... corrige Méthodes rapides pour la recherche des plus proches voisins SIFT... | Doit inclure: Previous exam exercises on classification - UiO Termes manquants: 2-big data exercices ISIA centrale dec2018 janv - Orange... | Doit inclure: Nearest Neighbour - LIPN k-Nearest Neighbour: KNN... [P. E. Hart, « The condensed Nearest Neighbor Rule » IEEE Transactions Information Theory, 14, May, 1968. ]... Exercice (? Corrigé). Didier Auroy - IREM - Aix-Marseille Université 2016 simulation du travail mathématique dans un système tuteur intelligent transmath 3èA gpe 1: Séance n°3: Mercredi 17/6 M2 - Collège Nicolas... Exercices corrigés en classe ( les corrigés se trouvent sur les pages suivantes): o ex n°6. b... n°7. a p. 97 du sesamath o ex n°13 p. 99 du sesamath...
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Et bien un ami trouve un iris, nous indique la longueur et la largeur des pétales. On place ce nouvel iris sur notre graphe. Sans prendre trop de risque je peux affirmer à mon ami qu'il s'agit vraisemblablement d'un iris versicolor. Quelque jours plus tard il trouve encore un nouvel iris! Je l'ajoute: Là, le point noir étant « proche » du nuage de point bleu, je peux raisonnablement penser qu'il s'agit d'un iris setosa Dés le lendemain il trouve un nouvel iris. Comme les fois précédentes je place le point: C'est tout de suite moins évident! Voilà le problème: Comment décider du label du nouvel iris? Il nous faudrait un critère de décision: moins subjectif qu'un « dans un nuage » ou un « très proche », algorithmique pour qu'une machine puisse décider. L'algorithme « k-NN » des k plus proches voisins « k – NN » car en anglais, il s'appelle « k – nearest neighbors algorithm ». Article wikipédia sur la recherche des k plus proches voisins: Les plus proches? On voit bien dans le décompte des voisins que le choix du nombre k est important!
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Dans le programme de NSI, on abord l'algorithme des k plus proches voisins. Je vais tenter de vous expliquer avec un schéma ce que cela signifie que de trouver de tels voisins. Prenons l'exemple de points dans un repère orthonormé dans le carré [0;10]x[0;10]: ils sont soit bleus, soit rouges. On dit que "bleu" et "rouge" sont les classes des points. Si on met au hasard un point dans ce même carré, on peur se demander de quels points est-il le plus proche, ce qui donnera sa classe éventuelle. J'ai fait un programme en Python qui: choisit au hasard 10 points rouges et 10 points bleus et qui les affichent; choisit un point vert au hasard; qui détermine la distance entre le point vert et chacun des autres points; qui détermine enfin la classe éventuelle du point vert et qui affiche les distances prises en compte. On obtient par exemple: Pour télécharger le programme Python, c'est ci-dessous pour les abonné·e·s: Partie réservée aux abonné·e·s de ce site. Pour un abonnement à vie (10 €), allez dans la boutique.
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(Donc… Pip install numpy) On calcule les distances entre le nouveau et chaque donnée de notre fichier csv à l'aide de la fonction programmé Rappelons: # head pour afficher les 5 premières lignes du dataframe print(()) Nous donne: petal_length petal_width species 0 1. 4 0. 2 0 1 1. 2 0 2 1. 3 0. 2 0 3 1. 5 0. 2 0 4 1. 2 0 On peut accéder à un élément précis du dataframe de la façon suivante: >>> print([2, "petal_length"]) 1. 3 Pour visualiser sur le dataframe: Il suffit d'indiquer l'étiquette d'une ligne et d'une colonne pour accéder à un élément. Maintenant que vous pouvez accéder aux éléments, vous pouvez calculer chaque distance. Mais, nous pouvons aussi utiliser la puissance des dataframes de pandas! On peut facilement ajouter une nouvelle colonne et cette nouvelle colonne peut être exprimée en fonction des deux autres… Par exemple, ajoutons une colonne qui est la somme de la longueur des pétales et de la largeur des pétales: iris['somme'] = iris['petal_length'] + iris['petal_width'] Notre dataframe devient: petal_length petal_width species somme 0 1.
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