Fouille des données - Maria Malek

Fouille des données
Méthodes de regroupement (clustering)
Maria Malek
Fili` ere TSI
EISTI
Fouille des donn´ ees – p. 1/12

Applications du Data Mining
Domaines supervisés :
Fouille des donn´ ees – p. 2/12

Applications du Data Mining
Domaines supervisés :
Chaque instance = p variables predictives + 1 variable cible (` a
pr´ edire)
Fouille des donn´ ees – p. 2/12

Applications du Data Mining
Domaines supervisés :
Chaque instance = p variables predictives + 1 variable cible (` a
pr´ edire)
Classification : variable cible discrète Exemple : diagnostiquer
une maladie, etc.
Fouille des donn´ ees – p. 2/12

Applications du Data Mining
Domaines supervisés :
Chaque instance = p variables predictives + 1 variable cible (` a
pr´ edire)
Classification : variable cible discrète Exemple : diagnostiquer
une maladie, etc.
R´ egression : variable cible continue Exemple : estimer la
valeur d’un bien, etc.
Fouille des donn´ ees – p. 2/12