Couvre la théorie et la pratique des algorithmes de regroupement, y compris PCA, K-means, Fisher LDA, groupement spectral et réduction de dimensionnalité.
Introduit des bases d'apprentissage automatique, couvrant la segmentation des données, le regroupement, la classification, et des applications pratiques comme la classification d'image et la similarité du visage.
Introduit des méthodes de regroupement hiérarchique et k-means, en discutant des approches de construction, des fonctions de liaison, de la méthode de Ward, de l'algorithme Lloyd et de k-means++.
Couvre les techniques de réduction de dimensionnalité, de regroupement et d'estimation de la densité, y compris l'ACP, les moyennes K, le MGM et le décalage moyen.
