Clustering incrémental contraint

Le clustering incrémental contraint est une méthode de clustering interactive qui améliore la partition de base d'un ensemble de données en ajoutant progressivement des contraintes. L'objectif de cette approche est de guider le processus de clustering vers la cible souhaitée grâce aux retours d'information de l'utilisateur sur les résultats de clustering générés continuellement, permettant ainsi d'obtenir des divisions de données plus précises et représentatives. Cette méthode présente une valeur d'application importante dans la gestion de structures de données complexes et de connaissances spécifiques à un domaine, améliorant efficacement la qualité et la praticité du clustering.