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AutoClass solves the problem of automatic discovery of classes in data (sometimes called clustering, or unsupervised learning), as distinct from the generation of class descriptions from labeled examples (called supervised learning). It aims to discover the "natural" classes in the data. AutoClass is applicable to observations of things that can be described by a set of attributes, without referring to other things. The data values corresponding to each attribute are limited to be either numbers or the elements of a fixed set of symbols. With numeric data, a measurement error must be provided.
Description
AutoClass résout le problème de la découverte automatique de classes dans des données (parfois appelé clustering ou unsupervised learning) à la différence de la génération de description de classes à partir d'exemples nommés (appelé supervised learning). Il essaie de découvrir des classes «[nbsp]naturelles[nbsp]» dans les données. AutoClass est applicable à des observations de choses qui peuvent être décrites par un ensemble d'attributs, sans se référer à d'autres éléments. Les valeurs de données correspondantes à chaque attribut sont limitées à être soit des nombres ou les éléments d'un ensemble fixé de symboles. Avec des données numériques, une erreur de mesure doit être fournie.
Translated by Michael Vogt
Located in Package: autoclass
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