partitionnement de données

Le partitionnement de données (ou data clustering en anglais) est une méthode en analyse des données. Elle vise à diviser un ensemble de données en différents « paquets » 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 (similarité informatique) que l'on définit en introduisant des mesures et classes de distance entre objets. Pour obtenir un bon partitionnement, il convient d'à la fois : * minimiser l'inertie intra-classe pour obtenir des grappes (cluster en anglais) les plus homogènes possibles ; * maximiser l'inertie inter-classe afin d'obtenir des sous-ensembles bien différenciés.