Contribution à la classification des BDRF - Grissa Touzi, Amel

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Résumé :
Les Syst?mes de Gestion de Bases de Donn?es Relationnelles (SGBDR) sont devenus, sans contexte, le noyau de tout syst?me informatique. Cependant, La diversification des applications des bases de donn?es a montr? les limites des SGBDR notamment dans la repr?sentation des donn?es impr?cises. Les bases de donn?es relationnelles floues (BDRF) permettent de r?soudre ce probl?me en offrant cette extension. Le stockage et la manipulation des donn?es floues deviennent n?cessaires, d?o? l?importance de d?finir la fouille de donn?es floues. Nous nous sommes int?ress?s ? l?une des m?thodes de la fouille de donn?es floues, ? savoir, la classification non supervis?e floue. L?inconv?nient majeur des algorithmes de classification est q?ils ne permettent pas de traiter des donn?es floues. Dans le cadre de ce travail, nous proposons de d?finir un nouvel algorithme de classification floue qui supporte aussi bien les donn?es crisp que floues. Nous pr?sentons un outil de clustering, bas? sur cet algorithme, qui int?gre deux types d?approches : l?approche crisp et l?approche floue.

Biographie:
Ecole Nationale des Sciences de l&apos...

Sommaire:
Asma Hamed est actuellement doctorante ? l&apos...