New partition-based and density-based approaches for improving clustering
Nabil El Malki · 2021
Nouvelles approches basées sur la partition et la densité pour l'amélioration du regroupement Le clustering est une branche de l’apprentissage automatique consistant à diviser un ensemble de données en plusieurs groupes appelés clusters. Chacun des clusters contient des données avec des caractéristiques similaires. Plusieurs approches de clustering existent qui diffèrent en complexité et en efficacité, en raison de la multitude d’applications du clustering. Dans cette thèse, nous nous intéressons essentiellement aux méthodes basées sur les centroïdes plus spécifiquement les k-moyennes et aux méthodes basées sur la densité. Dans chaque approche, nous avons apporté des contributions qui répondent à des problèmes différents.