Implémentation d'un algorithme intelligent pour la classification non supervisée partielle

Abstract

K-means est l'un des algorithmes qui résout le problème de classification bien connue, mais il est sensible aux centres initiaux des classes. La colonie des abeilles est un algorithme d'optimisation stochastique P-métaheuristique qui appartient à l'algorithme essaim d'intelligence, dans les dernières décennies, plusieurs études basées sur différent comportements de colonie d'abeilles sont développées pour résoudre les problèmes complexes d'optimisation combinatoire. Pour cela, dans ce présent travail, on va proposer une hybridation entre K-means et l'algorithme des abeilles (BSO) afin de régler le problème d'initialisation de K-means. Mots clés La fouille de données, K-means, métaheuristique et BSO.