# 5ISS- Analyse et Traitement de Données

Paul Faure - Arnaud Vergnet

Ce dépôt contient les sources utilisées pour le TP de 5ISS en Analyse et Traitement de Données.

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).

## Installation

Ce TP utilise Python >3.8. Pour démarrer, cloner le dépôt et se déplacer dedans:

```shell
git clone https://git.etud.insa-toulouse.fr/vergnet/tp-analyse-donnees.git && cd tp-analyse-donnees
```

Ensuite créer un environnement virtuel et installer les dépendances:

```shell
python3 -m venv ./venv
pip install -r ./requirements.txt
```

L'environnement es tmaintenant prêt.

## TP1

Ce tp se lance à l'aide de la commande suivante:
```shell
python3 tp1-read-plot-5iss.py
```

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.

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`.

## TP2

Ce tp se lance à l'aide de la commande suivante:
```shell
python3 tp2-read-standardization-dendrogram-agglo-1val.py
```

Ce script possède un fonctionnement analogue au précédent, mais utilisant un algorithme agglomerative. Les graphes résultants sont donc sauvegardés dans `./IMG/agglomerative_complete`.