K-Means: Mise en œuvre et analyse

Cette séance de cours se concentre sur la mise en œuvre et l'analyse de l'algorithme K-Means. L'instructeur guide les étudiants à travers la génération de grappes gaussiennes, en les traçant dans un espace bidimensionnel et en mettant en œuvre K-Means à partir de zéro. La séance de cours explique comment attribuer des points à des clusters en fonction des distances, calculer la fonction de coût et mettre à jour les centroïdes de manière itérative. L'instructeur explique l'importance de l'initialisation intelligente du centroïde et démontre comment le bruit affecte les performances de l'algorithme. En outre, la séance de cours présente la comparaison entre les centroïdes calculés de l'algorithme et les vrais moyens à mesure que les niveaux de bruit augmentent, soulignant les limites de l'algorithme dans les données bruyantes.