Cette séance de cours couvre Support Vector Clustering (SVC), où les points de données sont mappés à un espace de caractéristiques de grande dimension à l'aide d'un noyau gaussien. Il explique les contraintes, Lagrangian, et l’approche solution pour SVC. La séance de cours traite également du calcul de la distance pour les points de requête et de l'impact de la largeur du noyau sur le clustering.