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K-means

Algorithme de partitionnement itératif qui assigne chaque point au centre de cluster le plus proche et recalcule les centres jusqu'à convergence.

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Clustering Hiérarchique

Méthodes agglomératives ou divisives construisant un arbre de clusters (dendrogramme) par fusion ou division successives des groupes.

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DBSCAN

Algorithme de clustering basé sur la densité identifiant les régions denses de points et marquant les points isolés comme bruit.

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Clustering Spectral

Approche basée sur la théorie des graphes utilisant les valeurs propres de la matrice de similarité pour réduire la dimensionnalité avant clustering.

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Gaussian Mixture Models

Probabilistic model assuming that data are generated by a mixture of several Gaussian distributions with unknown parameters.

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Mean Shift

Iterative algorithm that shifts points towards the nearest density modes to identify natural cluster centers.

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OPTICS

Extension of DBSCAN creating a clustering order representing the density structure at different scales.

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Fuzzy Clustering

Approach allowing partial membership of points to multiple clusters with varying degrees of membership.

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Affinity Propagation

Algorithm based on message passing between points to identify representative exemplars as cluster centers.

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BIRCH

Efficient hierarchical algorithm for large datasets building a CF tree for incremental cluster summary.

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Stream Clustering

Adaptive techniques for continuous real-time data clustering with memory and time constraints.

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Clustering par Grilles

Approche divisant l'espace de données en grilles et effectuant le clustering sur les cellules de grille plutôt que sur les points individuels.

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