Recherche de partitions floue optimales par segmentation floue pour le fouille de données quantitatives

Abstract

Le problème original de recherche de règles d'association consistait à extraire certaines corrélations à partir de données binaires. Constatant que souvent les données sont quantitatives, le problème a été étendu. L'idée consiste à ramener le problème à un cas binaire. Cependant une telle transformation cause le problème de valeurs aux limites. Afin de pallier à ce problème, les ensembles flous ont été proposés. Toutes les approches existantes dans la littérature considèrent que les ensembles flous sont donnés d'une manière empirique. A cette fin, nous proposons dans notre mémoire une approche originale qui permet de générer automatiquement les partitions floues. Nous proposons aussi deux méthodes pour trouver le nombre de partitions floues