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dc.contributor.authorHamidouche, Saddek-
dc.contributor.authorIdjeraoui, Tayeb-
dc.contributor.authorBouchama, Kahina ; Promotrice-
dc.date.accessioned2018-03-11T14:48:28Z-
dc.date.available2018-03-11T14:48:28Z-
dc.date.issued2013-
dc.identifier.urihttp://univ-bejaia.dz/dspace/123456789/8590-
dc.description.abstractCe mémoire s'intéresse à la problèmatique de la classification de données (clustering). Nous introduisons un nouvel algorithme de clustering basé sur la théorie des jeux non-coopératifs. Le problème du clustering est modélisé comme un jeu séquentiel non-coopératif sous forme stratégique suivant deux scénarios relatifs à l'ordre d'intervention des joueurs. L'algorithme proposé est ensuite implémenté, testé sur une base de données réelle et comparé aux algorithmes classiques préexistants dans ce domaine. La qualité des résultats obtenus montrent la pertinence et l'efficacité de l'approche choisie.en_US
dc.language.isofren_US
dc.publisherUniversite de bejaiaen_US
dc.subjectClustering : Jeux coopératifs : Non coopératifs : Equilibre de Nashen_US
dc.titleClusteringen_US
dc.title.alternativeApproche par la théorie jeuxen_US
dc.typeThesisen_US
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