Clustering Evaluation

Cette séance de cours couvre l'évaluation des algorithmes de clustering à l'aide de l'indice RAND, qui mesure la similitude entre les étiquettes de vérité au sol et les clusters trouvés. Il traite également de lutilisation des ontologies dans le clustering, où les vocabulaires structurés aident à assurer une classification cohérente. En comparant les résultats du regroupement aux statistiques ontologiques, les mesures probabilistes peuvent évaluer la qualité du regroupement. La séance de cours se termine par l'introduction d'algorithmes classiques de clustering tels que le clustering hiérarchique, basé sur le centroïde et basé sur la densité, qui visent à optimiser l'homogénéité et les critères de séparabilité grâce à des méthodes approximatives.