Fouille données : challenges et évolution

Table des matières

Introduction générale
CHAPITRE 1 : CONTEXTE DU TRAVAIL  
1 INTRODUCTION
2 PROCESSUS ECD
3 METHODES DE FOUILLE DE DONNEES
3.1 Les méthodes de visualisation
3.2 Les méthodes de prédiction
3.3 Les méthodes d’explication
4 FOUILLE DONNEES : CHALLENGES ETEVOLUTION
4.1 La logique floue
4.2 Granular Computing
5 C ONCLUSION
CHAPITRE 2 : GRANULAR COMPUTING  
1 INTRODUCTION
2 ARCHITECTURE GENERALE
3 GRANULATION D ’ INFORMATION
3.1 Méthodes de clustering
3.2 Indices de validité
4 REPRESENTATION DES GRANULES
5 STRUCTURE GRANULAIRE
6 CONCLUSION
CHAPITRE 3 : APPLICATION A LA CLASSIFICATION SUPERVISEE  
1 INTRODUCTION
2 PROBLEMATIQUE DE LA CLASSIFICATION SUPERVISEE
3 SYSTEME D ’ INFERENCE FLOU
4 MODELE DE CLASSIFICATION SUPERVISEE BASE SUR LE GRC
4.1 Granulation d’information
4.2 Structure granulaire multiniveaux
5 CONCLUSION
CHAPITRE 4 : EXPERIMENTATIONS  
1 INTRODUCTION
2 CONFIGURATION DES EXPERIMENTATIONS
2.1 Base de données
2.2 Algorithmes de comparaison
2.3 Paramètre du modèle de classification
3 RESULTATS
3.1 Résultat de la granulation d’information
3.2 Résultat de la classification à base GrC
3.3 Comparaison
4 CONCLUSION
Conclusion générale