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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:
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:
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:
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:
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.