K-Means Clustering : bases et applications

Cette séance de cours couvre les principes fondamentaux du clustering K-Means, un algorithme simple mais efficace utilisé pour regrouper des points de données. L'instructeur explique le processus de regroupement des échantillons en grappes en fonction de leurs distances aux centres de grappes. Diverses applications de K-Means Clustering sont discutées, y compris son utilisation dans la segmentation d'image et l'analyse d'image couleur. La séance de cours aborde également les défis de travailler avec des données hétérogènes et fournit des solutions pour améliorer la précision du clustering.