Kernel K-means: Apprentissage automatique avancé

Cette séance de cours couvre l'algorithme Kernel K-means, qui étend le clustering classique K-means pour générer des séparations non linéaires de points de données. Il explique les étapes de l'algorithme, les avantages, les limites et l'interprétation de la solution en utilisant différents noyaux. L'instructeur démontre comment les K-moyens du noyau peuvent créer des limites non linéaires et fournit des informations sur l'interprétation de la solution avec des noyaux polynomiaux et RBF.