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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 les méthodes de clustering K-means et DBSCAN, en discutant des propriétés, des inconvénients, de l'initialisation et de la sélection optimale des clusters.
Analyser les schémas spatiaux et temporels des cas de COVID-19 à Genève, en détectant les grappes significatives et en discutant des mesures de prévention.
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 la fusion nucléaire en tant que source d'énergie respectueuse de l'environnement, abondante et durable, en discutant de ses avantages, de ses principes de fonctionnement et de ses défis.
