Explore l'index extrême, les regroupements dans les événements extrêmes, les niveaux de retour et les modèles statistiques pour l'analyse des extrêmes dans les séries chronologiques.
Explore les méthodes de clustering K-means et DBSCAN, en discutant des propriétés, des inconvénients, de l'initialisation et de la sélection optimale des clusters.
Comparer les algorithmes K-Means et Spectral Clustering, en mettant en évidence leurs différences et leurs applications pratiques dans le regroupement des comportements des élèves.
