Première - Spécialité NSI Algorithmique ALGO6 : ALGORITHME DES K PLUS PROCHES VOISINS

« Première - Spécialité NSI Algorithmique ALGO6 : ALGORITHME DES K PLUS PROCHES VOISINS Contenus Capacités Commentaires attendues Écrire un algorithme qui Algorithme des k prédit la classe d’un Il s’agit d’un exemple d’algorithme plus proches voisins élément en fonction de la d’apprentissage. classe majoritaire de ses k plus proches voisins. L’algorithme des k plus proches voisins (K-NN où K-nearest neighbours) est une méthode utilisée pour la classification de données.

Son fonctionnement peut être assimilé à l’analogie suivante : dis-moi qui sont tes voisins, je te dirais qui tu es ... C'est un algorithme simple d'apprentissage utilisé en machine learning.

Il permet de classifier un jeu de données selon un critère précis, comme, par exemple, répondre Oui ou Non à une question ou encore indiquer si une image correspond à un chien ou à un chat. I. Présentation du problème à résoudre En 1936, le statisticien britannique Ronald Fisher a utilisé un jeu de données basé sur 150 fleurs d'iris, appartenant à trois variétés différentes (Setosa, Versicolor et Virginica).

Il souhaitait pouvoir déterminer la variété d'une fleur d'iris prélevée au hasard dans la nature. 1.

En examinant seulement les photos ci-contre, donner quelques critères discriminants qui permettraient de classifier les fleurs d'iris. II. Etude du problème à résoudre Afin de discriminer chaque variété d'iris, Fischer a mesuré certaines valeurs caractéristiques de la fleur. 2.

En vous aidant de la photo ci-contre, préciser quelles sont les caractéristiques des fleurs mesurées par Fisher. A l'aide du jeu de données de Fisher, on a obtenu le graphique ci-après : Première - Spécialité NSI Algorithmique 3.

Que représente chaque point coloré (bleu, vert et orange) sur ce graphique ? 4.

Que remarque-t-on à propos d'une même variété d'iris ? 5.

Comment exploiter ce graphique pour déterminer la variété d'une fleur d'iris trouvée.... »