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Traitement automatique du signal ECG pour l'aide au diagnostic de ...

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CHAPITRE 3. EFFET DU SOUS-ÉCHANTILLONNAGE 24<br />

@pré : Le nombre <strong>de</strong> centroï<strong>de</strong>s désirés : K<br />

Des données : données<br />

Le nombre <strong>de</strong> ces données : N<br />

Un concept <strong>de</strong> distance : métrique<br />

Un nombre d’itérations maximum : NiterMax<br />

@post : Les centroï<strong>de</strong>s représentant données : Cent<br />

if K ≥ N<br />

erreur !<br />

end<br />

while NON(vérifier convergence) && nombre d’itérations < NiterMax<br />

% encodage<br />

Dist = La matrice <strong>de</strong> distance entre données et cent <strong>au</strong> sens <strong>de</strong><br />

métrique<br />

Allouer chaque donnée à un groupe représenté par un centroï<strong>de</strong> grâce<br />

à Dist : chaque donnée va dans le groupe <strong>pour</strong> lequel le centroï<strong>de</strong><br />

est le plus proche<br />

% décodage<br />

Cent = le centre <strong>de</strong> masse <strong>de</strong> chaque groupe <strong>de</strong> données allouées à un<br />

centroï<strong>de</strong><br />

if le groupe d’un centroï<strong>de</strong> ne contient <strong>au</strong>cune donnée, lui affecter<br />

la donnée la plus éloignée <strong>de</strong> ce centroï<strong>de</strong> <strong>au</strong> sens <strong>de</strong> métrique<br />

end<br />

end<br />

Table 3.2 – Pseudo-co<strong>de</strong> <strong>pour</strong> les k-means.<br />

Tout comme les techniques « On The Fly », le résultat <strong>de</strong> cette technique est<br />

un ensemble <strong>de</strong> centroï<strong>de</strong>s R = {r1, ..., rK} où K

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