Cette séance de cours couvre le concept du coefficient de silhouette, qui mesure à quel point un objet est similaire à son propre cluster par rapport aux autres clusters. Il traite également de l'importance de l'utilisation des distances euclidiennes dans certains algorithmes de clustering, de la stabilité des clusters lorsque les données sont perturbées et de l'évaluation des résultats de clustering par rapport aux annotations d'experts.
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