Le clustering des pays basé sur des données de COVID-19
| dc.contributor.author | Zendouh , Abdelhamid | |
| dc.contributor.author | Hamdi , Nouh Abderraouf | |
| dc.contributor.author | Ramdane , Chafika | |
| dc.date.accessioned | 2025-04-15T13:15:09Z | |
| dc.date.available | 2025-04-15T13:15:09Z | |
| dc.date.issued | 2022 | |
| dc.description.abstract | Dans ce travail de master, nous traitons le problème du clustering des données, qui est considéré comme une tâche fondamentale dans de nombreux domaines différents. Il est également modélisé comme un problème d’optimisation qui aide à comprendre les données analysées et pour lesquelles nous avons décidé de choisir l’algorithme de recherche de coucou. Nous avons d’abord appliqué l’algorithme à un ensemble de données synthétiques et réelles. Ensuite, nous avons passé à son adaptation aux données épidémiologiques sur la COVID19 concernant différents critères caractérisant les pays. Des expérimentations, des tests et des analyses de résultats ont été présenté pour enrichir le travail. | |
| dc.identifier.uri | http://dspace.univ-skikda.dz:4000/handle/123456789/4565 | |
| dc.language.iso | fr | |
| dc.publisher | Faculté des Sciences | |
| dc.title | Le clustering des pays basé sur des données de COVID-19 | |
| dc.title.alternative | Génie logiciel avancé et applications (GLAA) | |
| dc.type | Mémoire de Master |