Le cours "Analyse de Clustering" introduit les étudiants aux concepts fondamentaux de l'apprentissage non supervisé, en se concentrant sur les techniques de clustering et de réduction de dimension. Les participants exploreront diverses méthodes de Clustering, y compris le partitionnement, le clustering hiérarchique, le clustering basé sur la densité et le clustering basé sur la grille. En outre, les étudiants apprendront l'Analyse en composantes principales (ACP) pour la réduction des dimensions. Grâce à des tutoriels interactifs et des études de cas pratiques, les étudiants acquerront une expérience pratique dans l'application des techniques de Clustering et de réduction de dimension à divers ensembles de données. À la fin de ce cours, les étudiants seront en mesure de : 1. Comprendre les principes et l'importance de l'apprentissage non supervisé, en particulier le Clustering et la réduction de dimension. 2. Basez-vous sur les concepts et les applications des méthodes de Clustering partitionnées, hiérarchiques, basées sur la densité et basées sur la grille. 3. Explorer les fondements mathématiques des algorithmes de Clustering pour comprendre leur fonctionnement. 4. Appliquer les techniques de Clustering à divers ensembles de données pour la découverte de modèles et l'exploration de données. 5. Comprendre le concept de réduction des dimensions et son importance dans la réduction de la complexité de l'espace des caractéristiques. 6. Mettre en œuvre l'Analyse en composantes principales (ACP) pour la réduction des dimensions et interpréter l'espace des caractéristiques réduit. 7. Évaluer les résultats du Clustering et l'efficacité de la réduction de dimension en utilisant les mesures de performance appropriées. 8. Appliquer les techniques de clustering et de réduction de dimension dans des études de cas du monde réel pour en tirer des enseignements significatifs. Tout au long du cours, les étudiants s'engageront activement dans des tutoriels et des études de cas, renforçant leurs compétences en matière d'analyse de clustering et de réduction de dimension et acquérant une expérience pratique dans l'application de ces techniques à divers ensembles de données. En atteignant les objectifs d'apprentissage, les participants seront bien équipés pour exceller dans les tâches d'apprentissage non supervisé et prendre des décisions éclairées en utilisant les techniques de Clustering et de réduction de dimension.