@prefix owl: <http://www.w3.org/2002/07/owl#> .
@prefix skos: <http://www.w3.org/2004/02/skos/core#> .
@prefix dc: <http://purl.org/dc/terms/> .
@prefix xsd: <http://www.w3.org/2001/XMLSchema#> .

<http://data.loterre.fr/ark:/67375/8LP> a owl:Ontology, skos:ConceptScheme .
<http://data.loterre.fr/ark:/67375/8LP-N2JGZ580-Z>
  skos:prefLabel "unsupervised learning"@en, "apprentissage non supervisé"@fr ;
  a skos:Concept ;
  skos:narrower <http://data.loterre.fr/ark:/67375/8LP-NDNNBH95-7> .

<http://data.loterre.fr/ark:/67375/8LP-NDNNBH95-7>
  skos:example "Dans beaucoup d'applications, la tâche de clustering n'est intéressante que pour une sous-partie de ces éléments. (Claveau & Ncibi, 2013)"@fr, "L'étape de clustering est faite avec le même algorithme MCL que pour notre système. (Claveau & Ncibi, 2013)"@fr, "C, coefficient de clustering, est un indice de la richesse de la cohésion locale. (Venant, 2004)"@fr, "Les techniques existantes de clustering ne traitent généralement pas de la mise à jour des clusters. (Yapomo, 2013)"@fr, "Si les résultats pour ces équivalents ne sont pas pris en compte, la précision est de 80,33 % et le rappel de 76,8 % en tenant compte de la clusterisation versus 48,11 % et 46 % dans le cas inverse. (Apidianaki, 2007)"@fr ;
  skos:altLabel "clustering"@fr, "regroupement"@fr, "clusterisation"@fr ;
  dc:modified "2024-06-10T07:00:24"^^xsd:dateTime ;
  skos:prefLabel "partitionnement de données"@fr, "clustering"@en ;
  skos:inScheme <http://data.loterre.fr/ark:/67375/8LP> ;
  skos:broader <http://data.loterre.fr/ark:/67375/8LP-N2JGZ580-Z> ;
  a skos:Concept ;
  skos:hiddenLabel "Clustering"@en .