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dc.contributor.authorFerhat, Taha-
dc.contributor.authorHentabli, Mohamed Amine-
dc.contributor.authorKoudil, Mouloud. (promoteur)-
dc.date.accessioned2025-05-25T13:39:17Z-
dc.date.available2025-05-25T13:39:17Z-
dc.date.issued2007-10-23-
dc.identifier.urihttps://di.univ-blida.dz/jspui/handle/123456789/39724-
dc.descriptionill.,Bibliogr.cote:mig-004-175fr_FR
dc.description.abstractAujourd'hui, des milliards de données sont collectées chaque jour dans le monde. Néanmoins, si l'essor de l'informatique a rendu possible le stockage de volumes de données toujours plus importants, les entreprises étaient jusqu'alors incapables de transformer leurs données en connaissance directement utilisable. Pour générer ces informations, un ensemble d'architectures, de démarches et d'outils ont été regroupés sous le terme de Data Mining. Le Data Mining consiste essentiellement à extraire de l'information de gigantesques bases de données de la manière la plus automatisée possible. La classification de données est identifiée comme une des problématiques majeures en extraction des connaissances à partir de données. Dans ce domaine, les fourmis suggèrent des heuristiques très intéressantes pour les informaticiens. Notre objectif est d'implémenter une nouvelle méthode de classification nor supervisée basée sur les fourmis artificielles et l'intégrer dans un environnement complet que nous devons mettre en oeuvre. Mots clés: Data Minig, Data Warehouse, classification non-supervisée, fourmis artificielles,fr_FR
dc.language.isofrfr_FR
dc.publisherUniversité Blida 1fr_FR
dc.subjectData Minigfr_FR
dc.subjectData Warehousefr_FR
dc.subjectclassification non-superviséefr_FR
dc.subjectfourmis artificiellesfr_FR
dc.titleUtilisation des colonies de fourmis artificielles pour la résolution du problème de classification.fr_FR
dc.typeThesisfr_FR
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