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Cette séance de cours couvre l'algorithme de k-means, en introduisant l'algorithme de k-means ++ pour améliorer l'initialisation et éviter les solutions sous-optimales. Il explique l'astuce du noyau pour les clusters non convexes et l'application de k-means avec les noyaux. En outre, il explore le clustering par densité, en mettant en évidence l'algorithme DBSCAN et les critères d'évaluation des méthodes de clustering.