Algorithme bio-inspiré pour classification non supervisée
| 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.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.identifier.uri | http://dspace.univ-msila.dz:8080//xmlui/handle/123456789/14535 | |
| 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 |