PFE & RAPPORT APPROCHE LA CLASSIFICATION SUPERVISÉE À BASE DU GRANULAR COMPUTING FLOU PDF
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
Rapport PFE, mémoire et thèse avec la catégorie nature |
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Actuellement, la Fouille de Données est devenue une discipline principale dans plusieurs domaines. En effet, grâce aux avancements technologiques, de nombreux outils sont inventés afin d’acquérir les données dans différents domaines, ainsi ils offrent des opportunités d’automatiser aux d’améliorer plusieurs tâches. A cet égard, la Fouille de Données fournit des multitudes de solutions permettant la représentation des données, la visualisation et la résolution des problèmes.
La Fouille de Données peut réaliser plusieurs tâches comme la recherche des associations entre les données, la détection des anomalies, le regroupement des données ou la prédiction. Dans ce travail on s’intéresse à la tache de prédiction. D’ailleurs, la classification supervisée est une méthode de prédiction qui permet de prédire la nature d’un objet donné. Actuellement la classification supervisée joue un rôle très important dans plusieurs domaines comme le diagnostic médical, la reconnaissance des formes, l’évaluation, etc.
Cette variation de domaine d’application révèle d’une part d’autres besoins tels la précision lors du développement d’un modèle de classification supervisée, l’interprétabilité , la rapidité et l’adaptabilité , d’autre part faire face aux problèmes de l’imprécision dans les données et l’incertitude pendant le raisonnement. Dans ce cadre plusieurs travaux dans la littérature sont réalisés dans l’objectif de rependre aux nouveaux besoins de la classification supervisée ; les plus connus sont ceux qui se basent sur la logique floue ou le granular computing .
La logique floue, par sa proximité de l’esprit humain, a suscité l’intérêt des chercheurs, des ingénieurs et des industriels. Cet intérêt réside dans la capacité de cette logique à manipuler et à représenter les connaissances, imprécises et incertaines. En effet, les connaissances sont représentées par des variables, appelées variables linguistiques, qui prennent des valeurs dans un ensemble de termes linguistiques tels que, petit, grand, très grand, etc. Chaque terme linguistique est manipulé par une fonction à valeurs dans , appelée fonction d’appartenance.
