Clustering: Théorie et pratique

Cette séance de cours couvre la théorie et la pratique des algorithmes de regroupement, en commençant par un résumé de l'analyse des composantes principales (APC) et en introduisant le regroupement des moyennes K. Il s'inscrit ensuite dans le concept d'analyse discriminante de Fisher Linear, de regroupement spectral et d'application de regroupement pour la réduction de dimensionnalité. La séance de cours explore également l'approche de connectivité par graphe du regroupement spectral et de la méthode de coupe normalisée. Des exemples pratiques et des démonstrations de regroupement de K-means et de DBSCAN sont fournis pour illustrer les concepts discutés.