Optimisation du regroupement k-means à l'aide d'un algorithme génétique

Gaurav Dwivedi

ISBN 10: 6206931145 / ISBN 13: 9786206931140

Published by Editions Notre Savoir, 2023

About this Item

nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Au fil du temps, une énorme quantité de données est accumulée. L'extraction d'informations est l'un des processus qui prend le plus de temps, car elle varie considérablement en fonction des besoins de l'utilisateur . Lesdifférentes approches du data mining sont utilisées pour compiler les données pertinentes et lesprésenter de manière digeste aux utilisateurs finaux . Leregroupement et la classification sont deux techniques d'exploration de données utilisées pour découvrir des modèles et des idées inédits.Ce résumé traite de l'utilisation des techniques d'exploration de données, en particulier le regroupement et la classification, pour extraire des informations pertinentes à partir de données accumulées. Il souligne l'importance de la sélection d'un algorithme de regroupement approprié et présente le concept d'utilisation d'un algorithme génétique pour améliorer la méthode de regroupement des k-moyennes. La méthode proposée vise à optimiser le processus de regroupement et démontre son efficacité au moyen d'un test basé sur un scénario. Le résumé conclut en suggérant des recherches futures pour optimiser davantage l'algorithme k-means à l'aide de diverses méthodes évolutionnaires.

Seller Inventory # 9786206931140

Bibliographic Details

• Title: Optimisation du regroupement k-means à l'aide d'un algorithme génétique
• Publisher: Editions Notre Savoir
• Publication Date: 2023
• Language: French
• ISBN 10: 6206931145
• ISBN 13: 9786206931140
• Binding: Taschenbuch
• Condition: Neu
• Dimensions: 220W x 150H x 5D millimeters 220 millimeters width by 150 millimeters height by 5 millimeters depth
• Weight: 107 grams

About this title

Synopsis

Au fil du temps, une énorme quantité de données est accumulée. L'extraction d'informations est l'un des processus qui prend le plus de temps, car elle varie considérablement en fonction des besoins de l'utilisateur . Lesdifférentes approches du data mining sont utilisées pour compiler les données pertinentes et lesprésenter de manière digeste aux utilisateurs finaux . Leregroupement et la classification sont deux techniques d'exploration de données utilisées pour découvrir des modèles et des idées inédits.Ce résumé traite de l'utilisation des techniques d'exploration de données, en particulier le regroupement et la classification, pour extraire des informations pertinentes à partir de données accumulées. Il souligne l'importance de la sélection d'un algorithme de regroupement approprié et présente le concept d'utilisation d'un algorithme génétique pour améliorer la méthode de regroupement des k-moyennes. La méthode proposée vise à optimiser le processus de regroupement et démontre son efficacité au moyen d'un test basé sur un scénario. Le résumé conclut en suggérant des recherches futures pour optimiser davantage l'algorithme k-means à l'aide de diverses méthodes évolutionnaires.