Groupement de comportements non supervisés

Cette séance de cours couvre les techniques de clusters comportementaux non supervisés et de réduction de dimensionnalité, en mettant l'accent sur des algorithmes comme K-Means, DBSCAN, Gaussian Mixture Model et Hiérarchical Clustering. Il explore les défis des données à haute dimension, la malédiction de la dimensionnalité et la nécessité d'une réduction de dimensionnalité. La présentation se penche également sur les méthodes de regroupement fondées sur l'apprentissage profond et fournit des informations sur la mise en œuvre d'algorithmes de regroupement à l'aide de bibliothèques comme scikit-learn.