Clustering Contraint

Le clustering contraint est une méthode d'analyse de regroupement qui prend en compte des connaissances préalables, en regroupant les points de données en introduisant des conditions de contrainte pour s'assurer que les résultats de clustering répondent à des exigences spécifiques d'affaires ou de recherche. Cette technique vise à améliorer la précision et l'interprétabilité du clustering, et elle est largement utilisée en fouille de données, apprentissage automatique et reconnaissance de formes, particulièrement lorsqu'il s'agit de structures de données complexes et de données de grande dimension.