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# 5ISS- Analyse et Traitement de Données
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Paul Faure - Arnaud Vergnet
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Ce dépôt contient les sources utilisées pour le TP de 5ISS en Analyse et Traitement de Données.
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Il comprend un fichier par partie de TP (`tp1-read-plot-5iss.py`, `tp2-read-standardization-dendrogram-agglo-1val.py`) et deux fichiers esrvant de librairie commune (`mydatalib.py` pour le traitement de données, `myplotlib.py` pour l'affichage de graphes).
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## Installation
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Ce TP utilise Python >3.8. Pour démarrer, cloner le dépôt et se déplacer dedans:
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```shell
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git clone https://git.etud.insa-toulouse.fr/vergnet/tp-analyse-donnees.git && cd tp-analyse-donnees
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```
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Ensuite créer un environnement virtuel et installer les dépendances:
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```shell
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python3 -m venv ./venv
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pip install -r ./requirements.txt
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```
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L'environnement es tmaintenant prêt.
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## TP1
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Ce tp se lance à l'aide de la commande suivante:
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```shell
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python3 tp1-read-plot-5iss.py
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```
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Il suppose que des jeux de données sont disponibles dans le dossier `artificial`. Il va tout d'abord créer dans le dossier `./IMG/DATA_VISUALISATION` les images associées aux graphes des jeux de données golfball, xclara, et xclara après une mise à l'échelle.
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Ensuite, il va appliquer l'algorithme K-Means sur le dataset xclara pour k variant de 2 à 49. Les graphes résultants sont sauvegardés dans `./IMG/k-means/xclara/CLUSTERS`. Ce script génère aussi des graphiques sur différentes métriques comme le temps de calcul ou le coefficient de silhouette pour analyser les performances de K-Means. Ces graphiques sont sauvegardés dans `./IMG/k-means/xclara/EVALUATION`.
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## TP2
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Ce tp se lance à l'aide de la commande suivante:
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```shell
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python3 tp2-read-standardization-dendrogram-agglo-1val.py
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```
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Ce script possède un fonctionnement analogue au précédent, mais utilisant un algorithme agglomerative. Les graphes résultants sont donc sauvegardés dans `./IMG/agglomerative_complete`.
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