Dans la science moderne, le developpement et l'accroissement du nombre et de la variete des capteurs permettent l'observation de plus en plus complexe de la vie. Pour les chercheurs, ceci se traduit par un immense potentiel d'acquerir des donnees qui peuvent servir a la comprehension des phenomenes etudies. Ce fait conduit a l'apparition des donnees multivariees et naturellement a la necessite d'outils pour les analyser. Une approche souvent employee dans ce processus est l'analyse exploratoire de donnees ou ce qu'on appelle "clustering". Ceci implique la decouverte des structures coherentes dans des ensembles des donnees complexes en regroupant des donnees ayant des caracteristiques similaires dans des classes. Cette livre aborde ce sujet en s'appuyant sur deux questions necessitant encore des reponses: le choix de la mesure de similarite et la reduction de la dimension des donnees multivariees. Les applications sur des images multispectrales et egalement sur des series temporelles des images medicales servent a la comprehension des aspects theoriques presentes dans la premiere partie du livre.