Une méthode de classification non-supervisée pour l'apprentissage de règles et la recherche d'information
Le regroupement d'objets, dans un cadre non-supervisé, est une tâche importante et difficile en apprentissage. Ce processus intervient dans des contextes variés tels que la découverte de connaissances, la simplification dans la représentation ou la description d'un ensemble de données. Nou...
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| Autor principal: | |
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| Otros Autores: | |
| Formato: | Thèse et Mémoire papier |
| Lenguaje: | Français |
| Publicado: |
[S.l.] :
[s.n.]
2004.
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| Materias: | |
| Autres localisations: | Voir dans le Sudoc |
| Variante du titre: | A clustering method for rules learning and information retrieval |
| Edition sous un autre format: | • Une méthode de classification non-supervisée pour l'apprentissage de règles et la recherche d'information, par Guillaume Cleuziou, 2006, Villeurbanne, [CCSD] |
| LEADER | 02747nam a22003017a 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | 221290 | ||
| 008 | 050825s2004 xxe ||| |||| 00| 0 fre d | ||
| 009 | PPN08905167X | ||
| 041 | 0 | |a fre |b fre |b eng | |
| 084 | |a 004 | ||
| 100 | 1 | |a Cleuziou, Guillaume, |d 1978- | |
| 240 | 1 | 0 | |a A clustering method for rules learning and information retrieval |
| 245 | 1 | 0 | |a Une méthode de classification non-supervisée pour l'apprentissage de règles et la recherche d'information |c par Guillaume Cleuziou ; [sous la direction de] Christel Vrain. |
| 260 | |a [S.l.] : |b [s.n.], |c 2004. | ||
| 300 | |a 1 vol. (194 p.) : |b ill. ; |c 30 cm. | ||
| 502 | |a Thèse de doctorat. Informatique. Orléans. 2004 | ||
| 504 | |a Bibliogr. p. [183]-194. Index | ||
| 506 | |a Publication autorisée par le jury | ||
| 520 | |a Le regroupement d'objets, dans un cadre non-supervisé, est une tâche importante et difficile en apprentissage. Ce processus intervient dans des contextes variés tels que la découverte de connaissances, la simplification dans la représentation ou la description d'un ensemble de données. Nous proposons, dans cette étude, l'algorithme de clustering PoBOC permettant de structurer un ensemble d'objets en classes non-disjointes. Nous utilisons cette méthode de clustering comme outil de traitement dans deux applications très différentes. En apprentissage supervisé, l'organisation préalable des instances apporte une connaissance utile pour la tâche d'induction de règles propositionnelles et logiques. En Recherche d'Information, les ambiguïtés et subtilités de la langue naturelle induisent naturellement des recouvrements entre thématiques. Dans ces trois domaines de recherche, l'intérêt d'organiser les objets en classes non-disjointes est confirmé par les études expérimentales adaptées. | ||
| 650 | |a Apprentissage automatique | ||
| 650 | |a Classification automatique | ||
| 650 | |a Recherche de l'information | ||
| 650 | |a Thèses et écrits académiques | ||
| 700 | 1 | |a Vrain, Christel, |d 1961- |4 ths | |
| 710 | 2 | |a Université d'Orléans. |4 dgg | |
| 776 | 0 | |0 226318362 |t Une méthode de classification non-supervisée pour l'apprentissage de règles et la recherche d'information |f par Guillaume Cleuziou |d 2006 |c Villeurbanne |n [CCSD] | |
| 787 | 0 | 8 | |i Reproduced as: |0 246820640 |t Une méthode de classification non-supervisée pour l'apprentissage de règles et la recherche d'information |f par Guillaume Cleuziou |d 2004 |c Grenoble |n Atelier national de reproduction des thèses |p Microfiches |s [Grenoble thèses] |
| 997 | |0 221290 |1 Thèse et Mémoire papier |a Ressource papier |c 0/Orléans/ |c 1/Orléans/BU Sciences, Technologies, STAPS/ |z Orléans, BU Sciences, Technologies, STAPS, TS 19-2004-56 |z Orléans, BU Sciences, Technologies, STAPS, TS 19-2004-56 b | ||