From bc936cd25e00af405c9d1c80b51329ef83c0bc0d Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: ludo Date: Thu, 23 Jan 2025 18:21:25 +0100 Subject: [PATCH] petite modif sans importance --- README.md | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/README.md b/README.md index 813ef99..71b34d0 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -13,7 +13,7 @@ Résumé du projet

- Le but de ce projet est de produire un code python qui implémente l'algorithme KNN naïf et 3nar (une version optimisé de l'algorithme KNN naïf). Comparer les performences de ces deux algorithmes. Puis uttiliser cette algorythme dans des cas réel d'uttilisation comme par exemple du traitement d'image (floutage, réduction de bruit ou autre). Pour trouver les valeurs RGB d'un nouveau pixel, nous calculons la moyenne ou la médiane des valeurs R G et B des n pixels voisins. Uttilisant donc l'algorithme KNN non plus pour de la classification mais pour de la régression. + Le but de ce projet est de produire un code python qui implémente l'algorithme KNN naïf et 3nar (une version optimisé de l'algorithme KNN naïf). Comparer les performences de ces deux algorithmes. Puis uttiliser cette algorythme dans des cas réel d'uttilisation comme par exemple du traitement d'image (floutage, réduction de bruit ou autre). Pour trouver les valeurs RGB d'un nouveau pixel, nous calculons la moyenne ou la médiane des valeurs R G et B des n pixels voisins. Uttilisant donc l'algorithme KNN non plus pour de la classification mais pour de la régression. Ainsi, chaque point dans ce cas est définit par deux dimensions de coordonné et possède une valeur à trois dimensions.