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Luận văn thạc sĩ VNU combinaison de méthodes avancées de visualisation et de sélection d’information pour la fouille et l’analyse de données

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Institut de la Francophonie pour rInforniatique IFI HanoiINRIA-LORIA, FRANCECombinaỉson de méthodes avancées de visualisation et de selection d’inform

Luận văn thạc sĩ VNU combinaison de méthodes avancées de visualisation et de sélection d’information pour la fouille et l’analyse de données mation pour la fouille et 1’analyse de donnéesMémoire de fin d’etudesprósentẻe et soutcnue publiquement le 06 Décembre 2007pour I’obtcntion duMaster d

e 1’Institut de la Francophonie pour rinformatique -IFI-Hanoi(spécỉalité informatique)Soils la direction de :Jean-Charles LAMIREL Maitre de Conference Luận văn thạc sĩ VNU combinaison de méthodes avancées de visualisation et de sélection d’information pour la fouille et l’analyse de données

, Universite Robert Schuman, StrasbourgLaboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications — UMR 7503RésuméLa combinaison de méthodcs

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avancccs de visualisation Ct d’étiquctagc des clusters jouc un role important non settlement pour donner un avis global des rósultats du clustering,

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Luận văn thạc sĩ VNU combinaison de méthodes avancées de visualisation et de sélection d’information pour la fouille et l’analyse de données n’a etc proposéc. Dans co rapport, nous presentons unc premiere tentative de combinaison de la visualisation hyperbolique ainsi quo de nouvellcs appro

chcs d’etiquetage aíin de visualiscr précisémcnt les rcsultats d’analyscs de donnccs issues de methodes de clustering toutes les fois quo les clusters Luận văn thạc sĩ VNU combinaison de méthodes avancées de visualisation et de sélection d’information pour la fouille et l’analyse de données

sont à I'originc représentós dans un cspacc fortement multidimcnsionncl. Lc modclc de visualisation sc fonde sur un algorithmc hiórarchique qui est e

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mploye pour récapitulcr le content! de clusters sous forme hỉérarchique. Cot algorithme preserve la densite de donnécs issue de I'cspace de descriptio

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Luận văn thạc sĩ VNU combinaison de méthodes avancées de visualisation et de sélection d’information pour la fouille et l’analyse de données ntenu de base des clusters quo pour propagcr précisé-ment les etiquettes dans les diffcrcnts niveaux de 1’hypcrboliquc resultant. Co travail s’attachc

ensuite ả améliorer les defauts des méthodes de visualisation hyperbolique cn embarquant le modele de Spring ả rhyperbolique afin de mieux montrer le Luận văn thạc sĩ VNU combinaison de méthodes avancées de visualisation et de sélection d’information pour la fouille et l’analyse de données

s relations entre les clusters. Phi-sieurs experimentations sont proposccs sur diffcrcnts types de donnccs documcntaircs.Mots-clés : analyse de donncc

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s multi-vucs, fouille de donnccs, clustering numóriquc, evaluation de qualité du clustering, ótiquetage des clusters, visualisation hyperbolique, visu

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Luận văn thạc sĩ VNU combinaison de méthodes avancées de visualisation et de sélection d’information pour la fouille et l’analyse de données clustering results but also for the precise evaluation of the said results. But at this point, no accurate solution on how to combine such methods ha

s been proposed. In this report we present a first attempt of combination of hyperbolic visualization and novel labeling approaches for accurately vis Luận văn thạc sĩ VNU combinaison de méthodes avancées de visualisation et de sélection d’information pour la fouille et l’analyse de données

ualizing data analysis results issued for clustering approach whenever the clusters are originally represented in a highly multidimensional space. The

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visualization model relics on a hierarchical algorithm that is used for summarizing the cluster contents in the form on a hypartroe in which informat

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Luận văn thạc sĩ VNU combinaison de méthodes avancées de visualisation et de sélection d’information pour la fouille et l’analyse de données cs that can be used for describing the basic cluster contents as well as for accurately propagating labels into the different levels of the resulting

hypertree. This work then aims to improve the defects of hypcrtrcc visualization by embedding the model of Spring to hyperbolic for better showing the Luận văn thạc sĩ VNU combinaison de méthodes avancées de visualisation et de sélection d’information pour la fouille et l’analyse de données

relations between the clusters. Several realistic test experiments of our proposals arc achieved on different kinds of documentary data.Keywords : mu

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ltivicw data analysis, data mining, clustering, cluster labeling, clustering quality evaluation, hyperbolic visualization, hierarchical visualization.

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Luận văn thạc sĩ VNU combinaison de méthodes avancées de visualisation et de sélection d’information pour la fouille et l’analyse de données onseils scientifiques, sa disponibiỉité et son aide précieuse pour amóliorer et alter jusqu’au bout de ce travail de stage. II m'a vraiement impressio

nne de par 80S qualités humaincs et son esprit ouvert.Je tiens à rcmcrcicr tons les membre de I’oquipe CORTEX : Rauda, Maximo, Jeremy pour leur soutie Luận văn thạc sĩ VNU combinaison de méthodes avancées de visualisation et de sélection d’information pour la fouille et l’analyse de données

n et lour accueil et les membres de 1'équipe KIWI, Geoffray, Ilham.Je ticns à remercier Pascal Cuxac Ct Claire Francis de 1’INIST pour lours evaluatio

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ns.Je tiens à remercier Mohammed Attik, un ancien doctorant de Tequipe Cortex pour sa coopération, sa conversation et son soutien.Je tiens à remercier

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Luận văn thạc sĩ VNU combinaison de méthodes avancées de visualisation et de sélection d’information pour la fouille et l’analyse de données grande famillc, on particulier ma femme et mon fils, pour leur encouragement, lours pricrcs pour réussir ma vie profession nolle.iiiTable des inatière

sListe des figuresixListe des tableauxxiListe des algorithinesxiiiChapitre 1Introduction générale1.1Motivation........................................ Luận văn thạc sĩ VNU combinaison de méthodes avancées de visualisation et de sélection d’information pour la fouille et l’analyse de données

.................... 11.2Contexts et Problématique............................................. 21.3Contribution......................................

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................... 3

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