feat(clustering): limites sensibilité et k étendues pour classification maximale
Backend:
- k max: 30 → 100 (Query le=100), default: 14 → 20
- sensitivity max: 3.0 → 5.0 (Query le=5.0)
- k_actual cap: min(50,...) → min(300,...) — plus de coupure silencieuse
- n_init adaptatif: 3 quand k≤60, 1 quand k>60 (maintient performance)
- Résultat max effectif: k=100 × sens=5.0 = 500, plafonné à 300 clusters
Frontend:
- Slider sensibilité: max 3.0 → 5.0, step 0.5
- Libellés: Grossière/Normale/Fine/Très fine/Maximale/Extrême
- Label affiche '(N clusters effectifs)' au lieu de '(N clusters)'
- Slider k avancé: max 30 → 100
- Label k avancé: 'k → N clusters effectifs' (montre le résultat réel)
- Default k: 14 → 20
Test: k=20 × sens=5.0 = 100 clusters, Scanner pur detecté à 0.43, Bot UA simulé 0.38
Co-authored-by: Copilot <223556219+Copilot@users.noreply.github.com>
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