k-means

Bonjour,

Comment savoir si les classes issues d'un k-means sont bien séparées en utilisant les centre de gravité des classes ?
est ce qu'il faut faire plot de centres de gravité tout simplement ?

Cordialement,

Bonjour,

Qu'entends tu par :"les classes issues d'un k-means sont bien séparées ". Le k-means optimise les centres de gravité selon un critère distance donc son objectif n'est pas la séparation complète des classes.
En tout cas, un plot des centres de gravité ne suffit certainement pas (si j'ai bien compris la question) car la dispersion des points dans l'espace des variables est primordial. Donc en toute rigueur, 2 classes sont séparées si tous les points des 2 cluster sont situés du même côté que leurs centroides respectifs par rapport au plan médian séparant en 2 partie égales le plan des 2 centroides. (en gros, la médiatrice mais à n-dimensions).

Et pour pas te faire des noeuds au cerveau, je te conseille l'emploi du Fuzzy-C-Means qui fournit une estimation du degré d'appartenance d'un point à l'ensemble des classes. Des classes sont parfaitement séparées si la somme des degrés d'appartenance des points de chacune d'elles vaut n, le nombre de point de chacune des classes. Entre ça et la confusion totale (le degré d'appartenance d'un point à chacune des classes vaut 1/k), à toi de juger du degré de séparation des classes.

HTH

Nik