Arbre binaire de recherche

d’aide à la décision que nous venons d’introduire. De manière générale, les approches d’aide à la décision peuvent faire appel à des techniques de simulation, de recherche opérationnelle, de théorie organisationnelle, ..., ou a des combinaisons de celles-ci. Pour notre part, ici nous nous concentrons sur les méthodes issues de la recherche opérationnelle pour la résolution de problèmes d’optimisation. Résoudre un problème d’optimisation consiste à trouver, parmi un ensemble de solutions, celle

arbres de décision, les réseaux neuronaux, la régression logistique, les séries temporelles, les machines à vecteurs de support, la régression de Cox et plus encore. Exploitez la modélisation de classification automatique pour des cibles aussi bien binaires que numériques afin de rationaliser la création de modèles. 3 IBM Software Business Analytics IBM SPSS Modeler Professional • • Algorithmes de segmentation : groupez des personnes ou détectez des patrons inhabituels avec les techniques

données  Action sur les données   Nettoyage des données, Données manquantes, Sélection de données, réduire la dimension du problème, etc. Data warehouse Introduction Datamining 16 © A. EL OUARDIGHI Processus de Data Mining  Recherche du modèle   Sélection de techniques de modélisation Création de modèle  Visualiser, évaluer et interpréter les modèles découverts    Analyser la connaissance (intérêt) Vérifier sa validité Réitérer le processus si nécessaire 

cet algorithme : Dans le meilleur des cas (tableau trié) la complexité du nombre de comparaisons et de transferts est de Θ(N) Dans le pire des cas : Θ(N²) En moyenne : Θ(N²) Remarques : Il existe une amélioration à cet algorithme : en faisant une recherche de la position d’insertion par dichotomie. La complexité du nombre de comparaisons est alors Θ(NlogN), ce qui est optimal. Lorsqu’on tri de gros objets, on ne peut pas éviter de les comparer mais on peut éviter de les déplacer en créant un deuxième

DEDUCTIVES • Arbre des causes (arbre des défaillances, ou des défauts ou des fautes) INDUCTIVES • APR (Analyse Préliminaire des Risques) • Arbre des conséquences • AMDE/AMDEC (Analyse des Modes de Défaillance et de leurs Effets et Criticité) • HAZOP (HAZard and OPerability) • Nœud papillon • MADS- MOSAR (Méthode Organisée Systémique d’Analyse des Risques) D. Bounie, Polytech'Lille - IAAL, L‘usine agro-alimentaire Page 7 Principes de quelques méthodes d’analyse de risques • Arbre des défaillances

Dé�nition 1.19 Un arbre est un graphe non orienté G qui véri�e une des conditions équivalentes suivantes : � G est connexe et acyclique � G est sans cycle et possède n− 1 arêtes � G est connexe et admet n− 1 arêtes � G est sans cycle, et en ajoutant une arête, on crée un et un seul cycle élémentaire, � G est connexe, et en supprimant une arête quelconque, il n'est plus connexe, � Il existe une chaîne et une seule entre 2 sommets quelconques de G. Par exemple, le graphe suivant est un arbre : a b cd e f

d’apprentissage dit nonsupervis´ . L’ojectif g´ n´ ralement poursuivi est la recherche d’une typologie ou taxinomie des observae e e tions : comment regrouper celles-ci en classes homog` nes mais les plus dissemblables entre elles. C’est un e probl` me de classification (clustering). e Attention, l’anglais classification se traduit plutˆ t en francais par discrimination ou classement (appreno ¸ tissage supervis´ ) tandis que la recherche de classes (clustering) (apprentissage non-supervis´ ) fait appel e e

l'entrée....................................................................................................41 Règles pour la sortie...................................................................................................41 9.3.1 9.3.2 10 Arbre des résolution de contraintes................................................. 43 10.1 Structure d’arbre ................................................................................................................43 Exemple d’arbres .........

résultat d' un long travail de trois années de recherche qui m' ont permis d'exploiter et de découvrir le monde de la lecture et de l'analyse des textes assistés par ordinateur. La rédaction de ce travail de maîtrise n'aurait pas pu voir le jour sans l' aide et la collaboration d'un grand nombre de personnes, chacun ayant apporté une aide précieuse à sa finalisation . Tout d'abord, Je désire vivement remerCIer M. Ismaïl Biskri, mon directeur de recherche, pour son appui , sa supervision et sa disponibilité

l’appréhender, a cherché à ordonner. La création et l’enrichissement d’un répertoire des espèces est la première étape de cette activité d’ordonnancement. Elle met en œuvre une opération de tri qui revient à discriminer des espèces selon un critère binaire (qui a tel caractère / qui n’a pas tel caractère) en employant une clé de détermination qui permet de reconnaître une espèce : si on ne retrouve pas son nom, c’est qu’elle n’a jamais été répertoriée et décrite. Après avoir (re)défini la notion