Etude et recherche bibliographique sur les méthodes de classification.
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Date
2019
Authors
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Publisher
Université Mouloud Mammeri
Abstract
Tout ce qui nous entoure, qu’il s’agisse de choses physiques ou abstraites, nous apparait de façon organisée. Lorsque nous voyons un animal, nous le désignons systématiquement par l’espèce à laquelle il appartient. Un sentiment sera également catégorisé, on parlera par exemple d’un sentiment de tristesse, de joie ou de peur. Pourtant, chacun éprouve la peur différemment. Il s’agit, en fait, d’un phénomène, conscient ou non, mais naturel et indispensable, de simplification pour mieux comprendre et mieux communiquer. L’exemple que nous venons d’évoquer n’est pas anodin. En effet on attribue les premières recherches théoriques sur la classification, aux besoins exprimés par les biologistes, de spécifier des classes ou espèces animales. Cette classification était censée permettre, étant donnée une description (simple) d’un animal, de "l’étiqueter" par tel ou tel nom d’espèce. Le problème s’est avéré plus complexe qu’il n’y paraissait... Les applications se sont multipliées, chacune apportant son lot de problèmes, plus complexes les uns que les autres. Après les biologistes, ce sont les historiens, les médecins, les sociologues ou les didacticiens qui ont manifesté le besoin de classer leurs reliques, leurs patients ou leurs élèves. Aujourd’hui, en nous intéressant aux problèmes issus des technologies de l’information et de la communication, nous sommes amenés à traiter des données très complexes, par leur nature, leur taille (grands volumes de données appelés base de données). Le Data Mining est particulièrement adapté aux traitements de ces bases de données afin d’être exploiter. L’augmentation constante de ces données à analyser dans diverses disciplines telles que la médecine, la biologie et l’économie devient de plus en plus difficile d’extraire l’information utile. Pour y parvenir, on fait souvent appel à la classification. Se présent travail traite comme problématique : Qu’est-ce qu’une classification ? Qu’elles sont ces approches ? Et comment les appliquer pour fouiller les données ?
Description
87 f. : ill. ; 30 cm. (+ CD-Rom)
Keywords
Classification, Classification supervisée, Classification non supervisée (clustering), Weka
Citation
Conduite De Projets Informatiques