Chapitre 2 : k-Means - DSpace à Université abou Bekr Belkaid

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République Algérienne Démocratique et Populaire
Université Abou Bakr Belkaid– Tlemcen
Faculté des Sciences
Département d’Informatique
Mémoire de fin d’études
pour l’obtention du diplôme de Licence en Informatique
Thème
Développement d’une application à base de
l’algorithme de classificationk-means
Réalisé par :
- Belhabib abdelkader
- Lagha Omar
Encadrer par:
Mr F.HADJILA
Présenté le 28 Juin 2012 devant la commission d’examination composée de MM.
- M.BENAISSA.
(Examinateur)
- N.LABRAOUI
(Examinateur)
- M.MERZOUG
(Examinateur)
Année universitaire : 2011-2012

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Table des matières
Table de figure : ................................................................................................................................. 5
Résumé : ........................................................................................................................................... 6
Introduction générale ........................................................................................................................ 7
Chapitre 1 : Apprentissage automatique ........................................................................................... 8
1.1 Introduction :....................................................................................................................................... 8
1.2 Apprentissage automatique : .............................................................................................................. 8
1.2 .1 Applications : ............................................................................................................................... 9
1.2.2 Exemples d’utilisations d’apprentissage automatique : ............................................................ 10
1.2.3 Catégories d’apprentissage automatique : ................................................................................ 10
1.2.4 Types d’apprentissage automatique : ........................................................................................ 10
1.3- Apprentissage supervisé : ................................................................................................................ 11
1.3.1 Définition : (la classification) ...................................................................................................... 12
1.3.2 Définition mathématique : ......................................................................................................... 12
1.3.4 Quelques algorithmes d'apprentissage supervisé: .................................................................... 13
1.4 Apprentissage non supervisé : .......................................................................................................... 13
1.4.1 Définition : .................................................................................................................................. 14
1.4.2 Quelques bonnes raisons de s'intéresser à l'apprentissage non supervisé : ............................ 14
1.4.3 Les différentes approches à la classification non supervisé: ..................................................... 15
1.4.4 Distance et densité : ................................................................................................................... 16
1.4.5 Difficultés de la classification non supervisée : .......................................................................... 17
1.5 Apprentissage semi supervisé: .......................................................................................................... 17

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1.5.1 Introduction : .............................................................................................................................. 17
1.5.2 Définition : .................................................................................................................................. 18
1.5.4 Les techniques d'apprentissages semi supervisé : ..................................................................... 18
1.6 Comparaison entre les différentes méthodes d'apprentissage automatique : ................................ 19
1.7 Conclusion : ....................................................................................................................................... 20
Chapitre 2 : k-Means ........................................................................................................................ 21
2.1 Introduction :..................................................................................................................................... 21
2.2 K-Means :........................................................................................................................................... 22
2.2.1 Définition: ................................................................................................................................... 22
2.2.2 La méthode K-Means : ............................................................................................................... 23
2.2.3 Les différentes versions de K-Means : ....................................................................................... 25
2.2.4 Accélération de k-means : .......................................................................................................... 27
2 .2.5 Evaluation d’une partition : ....................................................................................................... 27
2.2.6 Algorithmes de classification à partir de centres : ..................................................................... 28
2.2.7 Les avantages :.......................................................................................................................... 31
2.2.8 Les inconvénients : .................................................................................................................... 31
2.3 Conclusion : ....................................................................................................................................... 31
Chapitre 3 : Implémentation et conception de prototype ............................................................... 32
3.1 Introduction :..................................................................................................................................... 32
3.2 Conception : ...................................................................................................................................... 33
3.2.1 Organigramme de l’algorithme de k-means : ............................................................................ 33
3.2.2 Diagramme de cas d’utilisation de k-means : ............................................................................ 34
3.2.3 Diagrammes de séquence de k-means :.................................................................................... 35

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3.3 Conclusion : ....................................................................................................................................... 38
Conclusion générale ........................................................................................................................ 39
Référence: ....................................................................................................................................... 40

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Table de figure
FIGURE 1-0-1 : QUELQUES DOMAINES D’APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE ........................................ 9
FIGURE 1-0-2 : LES TYPES D’APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE .......................................................... 11
FIGURE 2 -0-1 : CLASSIFICATION A BASE DE K-MEANS(1) ................................................................. 22
FIGURE 2- 0-2 : CLASSIFICATION A BASE DE K-MEANS(2) ................................................................. 22
FIGURE 2- 0-3 : EXEMPLE DE CENTROÏDE ET MEDOÏDE ..................................................................... 29
FIGURE 3- 0-1 : ORGANIGRAMME DE L’ALGORITHME DE K-MEANS .................................................. 33
FIGURE 3- 0-2: DIAGRAMME DE CAS D’UTILISATION POUR L’ALGORITHME DE K-MEANS ............. 34
FIGURE 3- 0-3: DIAGRAMME DE SEQUENCE (1) ................................................................................... 35
FIGURE 3- 0-4: DIAGRAMME DE SEQUENCE (2) .................................................................................. 36
FIGURE 3-0-5 : INTERFACE DE L’APPLICATION K-MEANS (INITIALISATION) ................................... 37
FIGURE 3- 0-6 : AFFICHAGE DE RESULTAT DE CLUSTERING ............................................................... 37
FIGURE 3-0-7 : AFFICHAGE DE RESULTAT DE CLUSTERING (DETAILLER) ....................................... 38