Projets Ingénieurs

Analyse statistique des séries temporelles via le clustering



Projet de 5e année 2018-2019 • ESILV • PI²5

Notre projet a pour but l’analyse statistique des séries temporelles via le clustering.

Le partitionnement de données (ou data clustering) est une des méthodes d’analyse des données. Elle vise à diviser un ensemble de données en différents groupes homogènes, en ce sens que les données de chaque sous-ensemble partagent des caractéristiques communes, qui correspondent le plus souvent à des critères de proximité (que l’on appelle aussi similarité) que l’on définit en introduisant des mesures de distance entre objets.

Il est important de choisir la “bonne” formule de calcul des distances car celle-ci définit le niveau de similarité. Plusieurs ont été retenues aux vues du formats de données que nous avons : la distance de Manathan, la distance Euclidienne et celle de Minkowski. Chacune ayant ses point fort et ses points faibles, notre choix s’est porté sur la distance Euclidienne.

Il est aussi nécessaire de standardiser les données afin qu’elles soient à la même échelle. Deux méthodes de clustering ont retenu notre attention : le k-Means et le clustering hiérarchique.

Le k-Means présentant des résultats peu exploitable, le dendogramme issu du clustering hiérarchique s’est avéré comme étant la solution.

MOSIMI Christian
PIDET Alexandre
PORTEU DE LA MORANDIERE Tancrède
QADDAHA Baptiste

https://www.esilv.fr


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26 Fév : De Vinci Fablab Maker Session
29 Fév : Après-Midi Portes Ouvertes
10 Mar : Devinci Startup Day
14 Mar : Avenir Day : le salon du Concours Avenir

16 Mar : De Vinci International Week
25 Mar : De Vinci Fablab Maker Session
28 Mar : Après-Midi Portes Ouvertes