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Le clustering est l'une des principales techniques d'exploration de donn�es utilis�es pour classer ou partitionner les donn�es en diff�rents clusters sur la base de l'analyse de la distance. Il existe un certain nombre d'algorithmes de regroupement pour effectuer le processus de regroupement. Mais ces algorithmes de regroupement ne sont pas supervis�s, de sorte que des impuret�s peuvent parfois survenir en raison de partitions in�gales. Ces impuret�s peuvent concerner la taille des grappes, l'�tendue des valeurs de donn�es, l'�cart type des valeurs regroup�es, etc. C'est pourquoi un m�canisme de contr�le supervis� est n�cessaire pour obtenir des r�sultats efficaces et pr�cis. C'est pourquoi un m�canisme de contr�le supervis� est n�cessaire pour obtenir des r�sultats efficaces et pr�cis. Le travail pr�sent� va dans le m�me sens pour atteindre l'efficacit� en mettant en oeuvre la supervision dynamique. Dans ce travail, nous avons mis en oeuvre un m�canisme de contr�le avant et apr�s le processus de regroupement.

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9786207551279

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