Modèle bio-inspiré pour le clustering de graphes : application à la fouille de données et à la distribution de simulations
Dans ce travail de thèse, 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 art...
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| Language: | fr |
| Published: |
2017
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| Online Access: | http://www.theses.fr/2017NORMLH26/document |