Discussion :

[Ganymede]

Bonjour,
Je vous présente toute d’abord le contexte de se poste :
Pour la fouille de donnée (data mining) il existe plusieurs méthodes qu’on peut les utiliser pour extraire des connaissances à partir des données tel que :
- Les arbres de décision pour la classification
- K-means pour le regroupement
- L’analyse du panier de la ménagère en utilisant par exemple l’algorithme apriori
- Les concepts formels
Mon problème c’est que je n’arrive pas à comprendre dans quelle cas en utilise par exemple les concepts formels et dans quel cas on utilise l’algorithme à priori ou les arbres de décision.
De même quel est la différence entre classification et regroupement ?
Dernière question : est ce que quelqu’un peut me donner un url d’un site qui contient un cours pour les concepts formel.
J’espère que je trouverai quelqu’un ou quelqu’une qui peut m’aider, c’est vraiment urgent
Merci d’avance

[Jester]

http://liris.cnrs.fr/celine.robardet/doc/dm.pdf pris au hasard, mais ça semble correct.

Les concepts formels (si c'est bien les Trellis de Galois) ça me semble pas important. Plein de contraintes et des résultats minables, juste pour faire du formel.

[Ganymede]

Merci Jester pour le cours, je le trouve intéressant

Les concepts formels (si c'est bien les Trellis de Galois) ça me semble pas important. Plein de contraintes et des résultats minables, juste pour faire du formel.

Concernant les Trellis de Galois c'est un graphe utilisé pour ordonner les concepts formels