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Etude Portant Sur La Combinaison De Classifieurs Pour Augmenter Le Degré D’homogénéité Des Individus D’un Ensemble

Author(s) Pierrot MUKENDI NGALAMULUME
Country Congo (Democratic)
Abstract Face à une grande masse des données, ces dernières doivent être analysées pour en faire sortir des informations fiables à la prise de décision. Elles peuvent être regroupées en sous-ensembles selon les critères bien définis. Ainsi, La force de la classification réside dans sa capacité à répartir les objets en classes distinctes dont les éléments ont les mêmes propriétés. Or, il n’existe pas le meilleur classifieur capable de traiter n’importe quelle distribution des données d’apprentissage, ni discriminer correctement un ensemble important de classes. D’où, il s’avère toujours important de les combiner pour la précision et l’efficacité des résultats. Ceci offre plusieurs avantages tels que la distribution des caractéristiques sur des classifieurs adaptés, l’exploitation de la complémentarité entre les classifieurs, la prise en compte des performances de chacun des classifieurs.
C’est dans ce cadre que s’inscrit cette étude qui porte sur la combinaison séquentielle des classifieurs pour augmenter le degré d’homogénéité des individus d’un ensemble. Deux classifieurs seront combinés, l’arbre de décision de l’apprentissage supervisé et le K-means de l’apprentissage non supervisé pour constituer des groupes beaucoup plus homogènes d’individus.
Keywords Classifieur
Field Computer > Data / Information
Published In Volume 6, Issue 3, May-June 2024
Published On 2024-06-30
Cite This Etude Portant Sur La Combinaison De Classifieurs Pour Augmenter Le Degré D’homogénéité Des Individus D’un Ensemble - Pierrot MUKENDI NGALAMULUME - IJFMR Volume 6, Issue 3, May-June 2024. DOI 10.36948/ijfmr.2024.v06i03.23199
DOI https://doi.org/10.36948/ijfmr.2024.v06i03.23199
Short DOI https://doi.org/gt3nj2
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