 Décrivez le fonctionnement de l'algorithme donné en moins de 100 mots.
 Clustering K-Means
Le clustering K-Means est une technique d'apprentissage automatique non supervisée utilisée pour trouver des clusters ou des groupes de points de données similaires dans un ensemble de données. L'algorithme initialise d'abord au hasard le nombre de centroïdes, puis procède à l'attribution de chaque point de données au cluster le plus proche en calculant la distance entre eux. Ensuite, l'algorithme met à jour les centroïdes à la moyenne des points de données dans ce cluster avant de répéter le processus jusqu'à ce que les centroïdes ne bougent plus. Ce processus itératif est ensuite utilisé pour regrouper les points de données en fonction de leurs similitudes et les affecter aux clusters correspondants.