K-moyennes et Problème NP-complet

Raccourcis: Différences, Similitudes, Jaccard similarité Coefficient, Références.

Différence entre K-moyennes et Problème NP-complet

K-moyennes vs. Problème NP-complet

Le partitionnement en k-moyennes (ou en anglais) est une méthode de partitionnement de données et un problème d'optimisation combinatoire. En théorie de la complexité, un problème NP-complet ou problème NPC (c'est-à-dire un problème complet pour la classe NP) est un problème de décision vérifiant les propriétés suivantes.

Similitudes entre K-moyennes et Problème NP-complet

K-moyennes et Problème NP-complet ont 3 choses en commun (em Unionpédia): Algorithme d'approximation, Complexité en temps, Heuristique (mathématiques).

Algorithme d'approximation

En informatique théorique, un algorithme d'approximation est une méthode permettant de calculer une solution approchée à un problème algorithmique d'optimisation.

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Complexité en temps

En algorithmique, la complexité en temps est une mesure du temps utilisé par un algorithme, exprimé comme fonction de la taille de l'entrée.

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Heuristique (mathématiques)

Au sens le plus large, l'heuristique est la psychologie de la découverte, abordée par différents mathématiciens.

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Comparaison entre K-moyennes et Problème NP-complet

K-moyennes a 44 relations, tout en Problème NP-complet a 69. Comme ils ont en commun 3, l'indice de Jaccard est 2.65% = 3 / (44 + 69).

Références

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