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Algorithme bio-inspiré pour classification non supervisée

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dc.contributor.author MAHDI, ABDELOUAHAB
dc.date.accessioned 2019-07-02T13:44:00Z
dc.date.available 2019-07-02T13:44:00Z
dc.date.issued 2018
dc.identifier.uri http://dspace.univ-msila.dz:8080//xmlui/handle/123456789/14535
dc.description.abstract L’objectif d’une méthode de classification déborde le cadre strictement exploratoire. C’est la recherche d’une typologie, ou segmentation, c’est-à-dire d’une partition, ou répartition des individus en classes homogènes, ou catégories. Ceci est fait en optimisant un critère visant à regrouper les individus dans des classes, chacune le plus homogène possible et, entre elles, les plus distinctes possible. Cet objectif est à distinguer des procédures de discrimination, ou encore de classement (en anglais classification) pour lesquelles une typologie est a priori connue, au moins pour un échantillon d’apprentissage. Nous sommes dans une situation d’apprentissage non-supervisé, ou clustering . en_US
dc.language.iso fr en_US
dc.publisher UNIVERSITE DE M’SILA FACULTE DES MATHEMATIQUES ET DE L’INFORMATIQ Département de Mathématiques en_US
dc.subject classement , classes homogènes , clustering . en_US
dc.title Algorithme bio-inspiré pour classification non supervisée en_US
dc.type Thesis en_US


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