From 78ced1c28893a35059738b527554e941fcdc3346 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Sylvain Marchienne <sylvain.marchienne@gmail.com>
Date: Tue, 22 Jan 2019 09:45:01 +0100
Subject: [PATCH] just few fixes

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 TP/TP2_mardi/tp_clustering.ipynb | 32 ++++++++++++++++++++++++++++----
 1 file changed, 28 insertions(+), 4 deletions(-)

diff --git a/TP/TP2_mardi/tp_clustering.ipynb b/TP/TP2_mardi/tp_clustering.ipynb
index 5b31e78..3f83078 100644
--- a/TP/TP2_mardi/tp_clustering.ipynb
+++ b/TP/TP2_mardi/tp_clustering.ipynb
@@ -56,7 +56,7 @@
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "Tracer les données générées dans $R^2$.\n",
+    "Tracer les données générées dans le plan ($R^2$).\n",
     "Commenter la difficulté du clustering."
    ]
   },
@@ -114,7 +114,7 @@
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "Comment avez vous choisi K ? Faites quelques testes, commentez les résultats. Gardez le meilleur hyperparmètre K. "
+    "Comment avez vous choisi K ? Faites quelques tests, commentez les résultats. Gardez le meilleur hyperparmètre K. "
    ]
   },
   {
@@ -144,7 +144,7 @@
    "source": [
     "# ACP / PCA / Principal Components Analysis\n",
     "On a vu la PCA ce matin. La fonction Scikit pour cette transformation est `sklearn.decomposition.PCA`. À vrai dire, c'est un objet. Consulter la documentation rapidemment : https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.decomposition.PCA.html ou la doc intégrée.\n",
-    "Effectuer une PCA sur vos données avec 2 composants. "
+    "Effectuer une PCA sur vos données avec 2 composantes. "
    ]
   },
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@@ -257,7 +257,31 @@
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2.22.0