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Choisir un nombre de clusters trop élevé pour un modèle K-means peut entraîner :
Des clusters potentiellement plus homogènes mais moins interprétables.
Une convergence très rapide du modèle
Une réduction automatique du nombre de clusters par l'algorithme.
Une augmentation signicative de la variance expliquée.
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