Couvre la classification des images, le clustering et les techniques d'apprentissage automatique telles que la réduction de la dimensionnalité et l'apprentissage par renforcement.
Comparer les algorithmes K-Means et Spectral Clustering, en mettant en évidence leurs différences et leurs applications pratiques dans le regroupement des comportements des élèves.
Explore les méthodes et applications d'analyse de grappes dans l'analyse des données génomiques, y compris la classification, l'expression des gènes, la visualisation, les mesures de distance et les algorithmes de regroupement.
Explique le regroupement des moyennes k, en attribuant des points de données à des grappes en fonction de la proximité et en minimisant les distances carrées à l'intérieur des grappes.
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.
