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Une méthode de classification non-supervisée pour l'apprentissage de règles et la recherche d'information
| Content Provider | Semantic Scholar |
|---|---|
| Author | Cleuziou, Guillaume |
| Copyright Year | 2004 |
| Abstract | Le regroupement d'objets, dans un cadre non-supervise, est une tâche importante et difficile en apprentissage. Ce processus intervient dans des contextes varies tels que la decouverte de connaissances, la simplification dans le representation ou la description d'un ensemble de donnees. Nous proposons, dans cette etude, l'algorithme de clustering PoBOC permettant de structurer un ensemble d'objets en classes non-disjointes. Nous utilisons cette methode de clustering comme outil de traitement dans deux applications tres differentes. - En apprentissage supervise, l'organisation prealable des instances apporte une connaissance utile pour la tâche d'induction de regles propositionnelles et logiques. - En Recherche d'Information, les ambiguites et subtilites de la langue naturelle induisent naturellement des recouvrements entre thematiques. Dans ces deux domaines de recherche, l'interet d'organiser les objets en classes non-disjointes est confirme par les etudes experimentales adaptees. |
| File Format | PDF HTM / HTML |
| Alternate Webpage(s) | https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00084828/document |
| Language | English |
| Access Restriction | Open |
| Content Type | Text |
| Resource Type | Article |
