 Résumer les principales caractéristiques d'un algorithme de clustering K-means
Le clustering K-means est un algorithme d'apprentissage non supervisé utilisé pour identifier les clusters dans un ensemble de données. Cela fonctionne en sélectionnant d'abord au hasard des points dans l'ensemble de données, puis en regroupant les points proches les uns des autres en grappes. L'algorithme trouve ensuite la moyenne de chaque cluster et l'utilise comme nouveau centre de cluster. Le processus est ensuite répété jusqu'à ce que les centres de cluster ne bougent plus, moment auquel le clustering est terminé.