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dc.contributor.authorDib, Fatima Zohra-
dc.contributor.authorMadani, aicha-
dc.date.accessioned2018-09-12T08:28:07Z-
dc.date.available2018-09-12T08:28:07Z-
dc.date.issued2018-07-03-
dc.identifier.otherMS-003-
dc.identifier.urihttp://dspace.univ-tlemcen.dz/handle/112/12865-
dc.descriptionIn this work, our motivation was to study the problem of clustering, which has a wide range of applications. So we proposed a partitioning clustering technique namely the K-MEANS based on game theory. Game theory can be used to model a system in the form of games, rules, and players. In our approach, we introduced the validity index as a homogeneity evaluation criterion. The results obtained are satisfactory compared to the results of the classical k means.en_US
dc.description.abstractDans ce travail, notre motivation a été d’étudier la problématique de clustering, qui a un champ d’applications très larges. Donc nous avons proposé une technique de clustering par partitionnement à savoir le k means à base de la théorie des jeux. La théorie des jeux peut être utilisée pour modéliser un système sous forme de jeu, règles, et joueurs. Dans notre approche, nous avons introduit l’indice de validité comme critère d’évaluation d’homogénéité. Les résultats obtenus sont satisfaisants comparativement aux résultats du k means classique.en_US
dc.language.isofren_US
dc.publisher12-09-2018en_US
dc.subjectclustering, k-means, théorie des jeux, indice de validité.en_US
dc.subjectclustering, k-means, game theory, validity index.en_US
dc.titleLE CLUSTERING PAR APPROCHE THEORIE DES JEUX.en_US
dc.typeThesisen_US
Collection(s) :Master SIC

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