Caractérisation des clusters : Homogénéité, Séparabilité

Cette séance de cours couvre les concepts de centroïde et de médioïde, d'homogénéité et de séparabilité dans le clustering. Il explique comment calculer l'homogénéité et la séparabilité, illustrant avec des exemples de haute et basse homogénéité et de séparabilité. La séance de cours présente également l'indice Davies-Bouldin et le coefficient de silhouette pour évaluer la qualité du clustering, ainsi que la stabilité du cluster et l'indice Rand. En outre, il discute des connaissances d'experts en clustering, y compris l'ontologie et l'analyse d'enrichissement. Différents algorithmes de clustering tels que le clustering par densité, les centroïdes et le clustering hiérarchique sont présentés, soulignant l'importance de l'homogénéité et de la séparabilité.