Différents algorithmes de classification

Oui très bonne remarque! Pour ceux qui ne le savent pas, la classification permet d'associer une étiquette à un objet. Par exemple: on peut classifier des images d'animaux, la sortie du programme donnera des images avec chacune une étiquette du nom de l'animal.
La classification est un des domaines du Machine Learning ce qui demande une période d'apprentissage alors que les algorithmes de tri c'est du code bête et con.

dans ce cas il ne me semble pas que toutes les classifications soient du machine learning. Les algorithmes de clustering (genre K-means) par exemple font une classification d'ensembles de points selon des critères purement géométriques. Je me trompe ?

j'ai peut-être fait un abus de language car les seules fois où j'ai vu le terme de K-means c'était dans des bouquins de ML.

OK alors de ce que j'en ai lu l'algorithme en soit n'est pas du machine learning car il n'y a pas d'apprentissage à partir d'un jeu de données, par contre il est utilisé dans des méthodes d'apprentissage non supervisé (qui est du ML techniquement, mais je vois pas en quoi K-means seul peut "apprendre")

Du moins c'est ce que je retire de la page Wikipedia.
https://fr.m.wikipedia.org/wiki/K-moyennes