Quelle description de la procédure de clustering par l'algorithme des k-moyennes (k-means) est correcte ?

Réponse : B. On fixe provisoirement k centres, on affecte chaque donnée au cluster du centre le plus proche, puis on prend la moyenne de chaque cluster comme nouveau centre, et l'on répète jusqu'à ce que les affectations ne changent plus

L'algorithme des k-moyennes fixe d'abord le nombre de clusters k, puis (1) choisit k centres, (2) affecte chaque donnée au cluster du centre le plus proche et (3) prend la moyenne des données de chaque cluster comme nouveau centre ; il répète (2) et (3) jusqu'à ce que les affectations ne changent plus. Le résultat dépend du choix des centres initiaux et peut s'arrêter sur une partition qui n'est pas la meilleure ; on l'exécute donc plusieurs fois avec des valeurs initiales différentes, ou l'on utilise une méthode d'initialisation comme k-means++. La valeur de k n'est pas déterminée automatiquement : on la choisit en s'aidant par exemple de la méthode du coude.