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Explore les mécanismes d'absorption des toxines bactériennes, les interactions membranaires et la formation de grappes, en mettant l'accent sur l'interaction entre les toxines, les membranes et les machines cellulaires.
Introduit des algorithmes de traçage des connaissances bayésiennes, de modélisation des facteurs additifs et de regroupement pour tracer les connaissances des étudiants et découvrir les structures.
Explore le centroïde, le médioïde, l'homogénéité, la séparabilité dans le clustering, l'évaluation de la qualité, la stabilité, les connaissances d'experts et les algorithmes de clustering.
Explore l'allocation statique des ressources et les conteneurs de ressources dans les cadres de calcul distribués, en mettant l'accent sur la souplesse et l'efficacité apportées par YARN.
Explique les étapes d'affectation et de mise à jour dans le clustering K-means, la minimisation des fonctions de perte et les effets métriques de distance.
