Dans ces deux vidéos, je montre succinctement la mise en œuvre de la méthode des K-Means sous R et sous Python (package scikit-learn). Faire le parallèle entre les deux outils est très intéressant pédagogiquement. L'accent est mis sur : la préparation des données ; la lecture des résultats ; une piste possible pour identifier le "bon" nombre de classes, problème récurrent de la classification automatique. Sous R, le projet est élaboré sous la forme d'un Notebook sous RStudio. L'output sous forme de page HTML est disponible en temps (quasi) réel, nous donnant une visibilité directe sur la teneur de nos traitements et des sorties y afférentes. Sous Python, j'utilise un Notebook Jupyter. Les résultats sont directement exportables en PDF.
Mots-clés : logiciel R, python, scikit-learn, k-means, méthode des centres mobiles, clustering
Vidéo 1 : K-Means sous R
Vidéo 2 : K-Means sous Python
Données et programme : Avec R , avec Python
Références :
"Classification automatique sous R – CAH et K-Means", octobre 2015.
"Classification automatique sous Python", mars 2016.
"Clustering : méthode des centres mobiles", octobre 2016.
"Clustering : caractérisation des classes", septembre 2016.
