Introduit des techniques de clustering d'apprentissage automatique non supervisées telles que K-means, Gaussian Mixture Models et DBSCAN, expliquant leurs algorithmes et leurs applications.
Couvre les techniques d'apprentissage supervisées et non supervisées dans l'apprentissage automatique, en mettant en évidence leurs applications dans la finance et l'analyse environnementale.
Couvre l'analyse des composantes principales pour la réduction de dimensionnalité, en explorant ses applications, ses limites et l'importance de choisir les composantes appropriées.
Examine les méthodes de regroupement pour la partition des données en classes significatives lorsque l'étiquetage est inconnu, couvrant les moyennes K, les mesures de dissimilarité et le regroupement hiérarchique.
