k-moyenne++Analyse de cluster avec la méthode des k-means : la méthode est très sensible au choix des graines initiales, ce qui constitue une faiblesse importante. Dans l'implémentation standard, le choix dépend du tri de l'ensemble de données.
Je pense qu'il serait utile que JMP puisse implémenter l'initialisation des graines de cluster avec la méthode k-means++ (Arthur, D. ; Vassilvitskii, S. (2007). 'k-means++: the advantages of care seeding') : cela améliorerait grandement l'optimalité de la solution et la stabilité du cluster.
Analyse et modélisation de données de baseRe: k-means++ - Statut changé en : ReconnuMerci d'avoir partagé cette demande !
