Optimisation du regroupement k-means à l'aide d'un algorithme génétique

Au fil du temps, une norme quantit de donn es est accumul e. L'extraction d'informations est l'un des processus qui prend le plus de temps, car elle varie consid rablement en fonction des besoins de l'utilisateur . Lesdiff rentes approches du data mining sont utilis es pour compiler les donn es pertinentes et lespr senter de mani re digeste aux utilisateurs finaux . Leregroupement et la classification sont deux techniques d'exploration de donn es utilis es pour d couvrir des mod les et des id es in dits.Ce r sum traite de l'utilisation des techniques d'exploration de donn es, en particulier le regroupement et la classification, pour extraire des informations pertinentes partir de donn es accumul es. Il souligne l'importance de la s lection d'un algorithme de regroupement appropri et pr sente le concept d'utilisation d'un algorithme g n tique pour am liorer la m thode de regroupement des k-moyennes. La m thode propos e vise optimiser le processus de regroupement et d montre son efficacit au moyen d'un test bas sur un sc nario. Le r sum conclut en sugg rant des recherches futures pour optimiser davantage l'algorithme k-means l'aide de diverses m thodes volutionnaires.