Modèle bio-inspiré pour le clustering de graphes
Par :Formats :
- Paiement en ligne :
- Livraison à domicile ou en point Mondial Relay estimée à partir du 11 septembreCet article sera commandé chez un fournisseur et vous sera envoyé 21 jours après la date de votre commande.
- Retrait Click and Collect en magasin gratuit
- Réservation en ligne avec paiement en magasin :
- Indisponible pour réserver et payer en magasin
- Nombre de pages200
- PrésentationBroché
- Poids0.302 kg
- Dimensions15,2 cm × 22,9 cm × 1,2 cm
- ISBN978-3-8381-7346-7
- EAN9783838173467
- Date de parution01/02/2018
- CollectionOMN.PRES.FRANC.
- ÉditeurAcadémiques
Résumé
Dans ce travail, nous présentons une méthode originale s'inspirant des comportements des fourmis réelles pour la résolution de problème de classification non supervisée non hiérarchique. Cette approche créée dynamiquement des groupes de données. Elle est basée sur le concept des fourmis artificielles qui se déplacent en même temps de manière complexe avec les règles de localisation simples. Chaque fourmi représente une donnée dans l'algorithme.
Les mouvements des fourmis visent à créer des groupes homogènes de données qui évoluent ensemble dans une structure de graphe. Nous proposons également une méthode de construction incrémentale de graphes de voisinage par des fourmis artificielles. Nous proposons deux méthodes qui se dérivent parmi les algorithmes biomimétiques. Ces méthodes sont hybrides dans le sens où la recherche du nombre de classes, de départ, est effectuée par l'algorithme de classification K-Means, qui est utilisé pour initialiser la première partition et la structure de graphe.
Les mouvements des fourmis visent à créer des groupes homogènes de données qui évoluent ensemble dans une structure de graphe. Nous proposons également une méthode de construction incrémentale de graphes de voisinage par des fourmis artificielles. Nous proposons deux méthodes qui se dérivent parmi les algorithmes biomimétiques. Ces méthodes sont hybrides dans le sens où la recherche du nombre de classes, de départ, est effectuée par l'algorithme de classification K-Means, qui est utilisé pour initialiser la première partition et la structure de graphe.
