Explique le regroupement des moyennes k, en attribuant des points de données à des grappes en fonction de la proximité et en minimisant les distances carrées à l'intérieur des grappes.
Explore la gestion des acteurs répartis en grappes, en mettant l'accent sur le consensus, la détection des défaillances et la surveillance du cycle de vie.
Couvre l'exploitation efficace des données grâce à des méthodes de clustering et à l'optimisation des rendements du marché à l'aide du clustering d'actifs.
Explore les défis de la conception avancée de semi-conducteurs, en se concentrant sur l'efficacité énergétique, la bande passante et les prévisions de volume dans les moteurs informatiques.
