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K-moyennes et Weka (informatique)

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

Différence entre K-moyennes et Weka (informatique)

K-moyennes vs. Weka (informatique)

Le partitionnement en k-moyennes (ou en anglais) est une méthode de partitionnement de données et un problème d'optimisation combinatoire. Weka (acronyme pour Waikato, en français: « environnement Waikato pour l'analyse de connaissances ») est une suite de logiciels d'apprentissage automatique écrite en Java et développée à l'université de Waikato en Nouvelle-Zélande.

Similitudes entre K-moyennes et Weka (informatique)

K-moyennes et Weka (informatique) ont une chose en commun (en Unionpédia): Apprentissage non supervisé.

Apprentissage non supervisé

Dans le domaine informatique et de l'intelligence artificielle, l'apprentissage non supervisé désigne la situation d'apprentissage automatique où les données ne sont pas étiquetées (par exemple étiquetées comme « balle » ou « poisson »).

Apprentissage non supervisé et K-moyennes · Apprentissage non supervisé et Weka (informatique) · Voir plus »

La liste ci-dessus répond aux questions suivantes

Comparaison entre K-moyennes et Weka (informatique)

K-moyennes a 44 relations, tout en Weka (informatique) a 43. Comme ils ont en commun 1, l'indice de Jaccard est 1.15% = 1 / (44 + 43).

Références

Cet article montre la relation entre K-moyennes et Weka (informatique). Pour accéder à chaque article à partir de laquelle l'information a été extraite, s'il vous plaît visitez:

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