Comprendre Et Utiliser L'algorithme Des K Plus Proches Voisins - Maxicours — Montre Connectée Femme Skagen
Notices Gratuites de fichiers PDF Notices gratuites d'utilisation à télécharger gratuitement. Acceuil Documents PDF exercice k plus proches voisins Si vous avez trouvé la notice recherchée, vous pouvez liker ce site. Pour trouver une notice sur le site, vous devez taper votre recherche dans le champ en haut à droite. Les notices étrangères peuvent être traduites avec des logiciels spécialisés. PDF, Portable Document Format inventé par Adobe. Le 18 Octobre 2007 2 pages Exercice sur l algorithme des k plus proches voisins Exercice jouet Exercice sur l'algorithme des k plus proches voisins. Nous considérons le problème de classification binaire où l'espace des entrées est X = [0; 1] et l' espace - - Avis CLÉMENCE Date d'inscription: 9/03/2018 Le 17-04-2018 Salut Je pense que ce fichier merité d'être connu. Merci de votre aide. Donnez votre avis sur ce fichier PDF Le 05 Octobre 2015 2 pages TP2 Méthode des k plus proches voisins (k-ppv) Exercice Exercice. 1. Les données. (a) Acquérir et visualiser sous R les données Iris (voir TP1).
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Soit une donnée C qui n'appartient pas à E et qui est uniquement caractérisée par des caractéristiques (taille, poids, couleur, caractéristique 1,... ). Soit \(d\) une fonction qui renvoie la distance entre la donnée C et une donnée quelconque appartenant à E. Soit un entier \(k\) inférieur ou égal à \(n\): le choix du paramètre \(k\)est crucial. Voici le principe de l' algorithme de k plus proches voisins: On calcule les distances entre la donnée C et chaque donnée appartenant à E à l'aide de la fonction \(d\). On retient les \(k\) éléments de E les plus proches de C. On attribue à C la classe qui est la plus fréquente parmi les \(k\) données les plus proches (selon la distance choisie). Il étant entendu que tout dépend du paramètre \(k\) qui est choisi. Algorithme des k plus proche voisins - Etude d'un exemple Description: Iris de Fisher Nous allons ici appliquer l' algorithme des k plus proches voisins sur un exemple concret. Ce jeu de données Iris connu aussi sous le nom de Iris de Fisher est un jeu de données multivariées présenté en 1936 par Ronald Fisher dans son papier " The use of multiple measurements in taxonomic problems ".
Remarque Cet algorithme se nomme k -NN, diminutif de k Nearest Neighbors: on le nomme l'algorithme des k plus proches voisins en français. Exemple On a un jeu de données qui permet de classer des individus dans deux familles A et B. On ajoute un individu en noir. On prend k = 3. En appliquant l'algorithme k -NN, l'individu fera parti de la famille B: parmi ses 3 plus proches voisins, deux sont en effet rouges. 2. Les distances utilisées On peut utiliser différentes distances entre les données, les plus usitées sont la distance euclidienne et la distance Manhattan. Une donnée D 1 est constituée de n éléments que l'on considère comme ses coordonnées, on note cela par D 1 ( x 1, x 2, …, x n). On a de même D 2 ( y 1, y 2, …, y n). Distance euclidienne La distance euclidienne est la distance utilisée pour calculer la distance entre deux points. La distance euclidienne d entre les points D 1 et D 2 est donnée par la relation suivante. Distance de Manhattan d La distance de Manhattan est nommée ainsi car elle permet de mesurer la distance parcourue entre deux points par une voiture dans une ville où les rues sont agencées selon un quadrillage.
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