dc.contributor.author |
Hamidouche, Saddek |
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dc.contributor.author |
Idjeraoui, Tayeb |
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dc.contributor.author |
Bouchama, Kahina ; Promotrice |
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dc.date.accessioned |
2018-03-11T14:48:28Z |
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dc.date.available |
2018-03-11T14:48:28Z |
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dc.date.issued |
2013 |
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dc.identifier.uri |
http://univ-bejaia.dz/dspace/123456789/8590 |
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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 |