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CENTROÏDES PARFAITS : MINIMISER LE SSE DANS LE CLUSTERING
L’algorithme k-means est une méthode puissante pour regrouper des éléments en fonction de leurs caractéristiques. Mais comment s’assurer que ces regroupements sont optimaux ? Découvrez comment minimiser les erreurs de clustering pour obtenir des résultats fiables et précis. Cet article vous guidera à travers les concepts clés et leurs applications pratiques.