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dc.contributor.author Hamidouche, Saddek
dc.contributor.author Idjeraoui, Tayeb
dc.contributor.author Bouchama, Kahina ; Promotrice
dc.date.accessioned 2018-03-11T14:48:28Z
dc.date.available 2018-03-11T14:48:28Z
dc.date.issued 2013
dc.identifier.uri http://univ-bejaia.dz/dspace/123456789/8590
dc.description.abstract Ce 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.iso fr en_US
dc.publisher Universite de bejaia en_US
dc.subject Clustering : Jeux coopératifs : Non coopératifs : Equilibre de Nash en_US
dc.title Clustering en_US
dc.title.alternative Approche par la théorie jeux en_US
dc.type Thesis en_US


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