Modèle bio-inspiré pour le clustering de graphes : application à la fouille de données et à la distribution de simulations - TEL - Thèses en ligne Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2017

Bio-inspired models for clustering graphs : applications for data mining and distribution of simulations

Modèle bio-inspiré pour le clustering de graphes : application à la fouille de données et à la distribution de simulations

Résumé

In this work, we present a novel method based on behavior of real ants for solving unsupervised non-hierarchical classification problem. This approach dynamically creates data groups. It is based on the concept of artificial ants moving complexly at the same time with simple location rules. Each ant represents a data in the algorithm. The movements of ants aim to create homogenous data groups that evolve together in a graph structure. We also propose a method of incremental building neighborhood graphs by artificial ants. We propose two approaches that are derived among biomimetic algorithms, they are hybrid in the sense that the search for the number of classes starting, which are performed by the classical algorithm K-Means classification, it is used to initialize the first partition and the graph structure.
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 artificielles qui se déplacent en même temps de manière complexe avec les règles de localisation simples. Chaque fourmi représente une donnée dans l’algorithme. Les mouvements des fourmis visent à créer des groupes homogènes de données qui évoluent ensemble dans une structure de graphe. Nous proposons également une méthode de construction incrémentale de graphes de voisinage par des fourmis artificielles. Nous proposons deux méthodes qui se dérivent parmi les algorithmes biomimétiques. Ces méthodes sont hybrides dans le sens où la recherche du nombre de classes, de départ, est effectuée par l’algorithme de classification K-Means, qui est utilisé pour initialiser la première partition et la structure de graphe.
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Origine : Version validée par le jury (STAR)
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Dates et versions

tel-01745613 , version 1 (28-03-2018)

Identifiants

  • HAL Id : tel-01745613 , version 1

Citer

Nesrine Masmoudi. Modèle bio-inspiré pour le clustering de graphes : application à la fouille de données et à la distribution de simulations. Intelligence artificielle [cs.AI]. Normandie Université; Université de Sfax (Tunisie), 2017. Français. ⟨NNT : 2017NORMLH26⟩. ⟨tel-01745613⟩
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