Le centroïde d'une figure géométrique correspond à la moyenne de tous les points appartenant à la figure1.
$$
\mathbf{C}=\frac{\mathbf{x}_{1}+\mathbf{x}_{2}+\cdots+\mathbf{x}_{k}}{k}
$$
Cette notion est utilisée pour calculer le centre des clusters pour l'algorithme K-neighborsK-neighbors
L'algorithme dit des K-neighbors regroupe une famille d'algorithmes utilisés pour classifier des données de manière non-supervisée (sans variable réponse). Le seul hyperparamètre que l'on passera au modèle sera celui du nombre de classes que l'on souhaite obtenir.
Fonctionnement de l'algorithme K-Means
L'algorithme K-means est un algorithme de classification (clustering) très courant et souvent parmis les premiers du genre abordés. Par exemple, Chris McKinlay l'a utilisé pour son étude ....
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https://en.wikipedia.org/wiki/Centroid ↩