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Cette séance de cours couvre l'algorithme Kernel K-means, une procédure itérative impliquant l'initialisation des clusters, l'attribution des points de données aux centroids, et les mises à jour de la liste des points de clusters. On discute de l'influence des termes dans le processus de regroupement, comme le noyau RBF. La séance de cours se penche également sur l'interprétation de la fonction objective et de l'impact de la densité des clusters et de la proximité des points sur les performances de l'algorithme.
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