• 15 heures
  • Moyenne

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Mis à jour le 01/02/2019

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Nous avons vu comment partitionner nos données. Mais pour présenter les données, il serait bien d’avoir une représentation graphique adaptée, n’est-ce pas ?

« Oui, bien sûr », me répondrez-vous. Ici, nous sommes face au même problème qu’au début de la partie 2 de ce cours : nous voulons représenter des données à $\(p\)$ dimensions de manière intelligible.

Après le clustering, nos données sont toujours à $\(p\)$ dimensions. La seule chose qui a changé, c’est que nous avons attribué à chaque point une classe (un cluster).

Ainsi, nous affichons les points dans le premier plan factoriel. Ensuite, pour représenter les classes que nous avons déterminées, il suffit de colorer les points en fonction de leur groupe (ou alternativement d’afficher les points d’une même classe avec un même symbole : carré, rond, etc., ce qui est plus pratique pour les personnes souffrant de daltonisme) :

Projection d'une partition sur le premier plan factoriel
Projection d'une partition sur le premier plan factoriel

Et nos centroïdes ?

Les centroïdes de chaque classe sont eux aussi des points à $\(p\)$ dimensions. Nous pouvons donc aussi les représenter sur le premier plan factoriel :

Les centres de classes sont représentés en carrés
Les centres de classes sont représentés sous forme de carrés.

Exemple de certificat de réussite
Exemple de certificat de réussite