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Unit UCompClusteringKMeans

Description

Implémentation des K-Means -- Très simple

Eléments clés dans l'algo implémenté : on effectue plusieurs essais avec (1) des points de départs aléatoires différents et (2) une perturbation aléatoire de l'ordre des individus à passer. Pour chaque essai, le nombre d'itéartions max est limité pour éviter l'explosion des calculs, on remarquera que McQueen converge nettement plus vite que Forgy. Si la classif est effectuée à partir d'axes factoriels, il est impératif de ne pas normaliser la distance utilisée, la variance indique clairement le poids de la variable (l'axe) utilisée.

Classes, Interfaces and Objects

NameDescription
Class TCalcClusKMeans  
Class TGenClusKMeans  
Class TMLCompClusKMeans  
Class TOneClusterKMeans  
Class TOpClusKMeans  
Class TOpPrmClusKMeans  
Class TStrucClustersKMeans  

Types

NameDescription
TTabClusterCoordKMeans tableau de coordonnées d'un cluster

Author

Ricco

Created

12/01/2004


Generated by DIPasDoc 0.8.6 on ven. 09/ janv. 2004 00:52:26