 Comparez et contrastez les caractéristiques de deux algorithmes ML différents
 K-means clustering et arbre de décision
Le clustering K-means est une forme d'apprentissage non supervisé qui utilise un ensemble de données et y trouve des structures ou des clusters. Cela fonctionne en créant des clusters avec les groupes de données les plus similaires en fonction des caractéristiques de l'ensemble de données. Les arbres de décision sont utilisés dans l'apprentissage supervisé et ils construisent un arbre de décision en prenant des décisions basées sur certaines caractéristiques. Ils travaillent en passant par une série de questions jusqu'à ce que le résultat soit défini. Les arbres de décision peuvent être utilisés pour les tâches de classification tandis que le clustering K-means est adapté aux tâches de clustering.