Projet de fin d'année de 4e année de l'ESIEE Paris (Mai-Juillet) de clustering des films de Netflix.
Projet réalisé par : Guillaume Gay et Kevin Toulcanon.
Nous avons codé plusieurs algorithmes de clustering (KMeans, KMedoids, Naive Bayes, EM) pour les appliquer à une base de données contenant les notes et appréciations données par des utilisateurs à près de 2000 films de Netflix. L'objectif étant de regrouper ces films en clusters pour pouvoir prédire la note que donnerait un utilisateur à un film qu'il n'a jamais vu.