K-means
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K-means est un algorithme de clustering qui partitionne un ensemble de données en un nombre de groupes fixé à l’avance, en rapprochant chaque point du centre le plus proche puis en recalculant ces centres, jusqu’à stabilisation.
Caractéristiques
Il est simple, rapide et peu coûteux, ce qui en fait un bon point de départ. Ses limites tiennent à ses hypothèses : le nombre de groupes doit être choisi par l’analyste, les groupes sont supposés de forme et de taille comparables, et le résultat dépend de l’initialisation.
Un découpage produit par K-means est une proposition de lecture, pas une vérité des données.
