« Cobweb » : différence entre les versions

Dernière version du 30 août 2024 à 18:05

Définition

Système incrémental de partitionnement conceptuel hiérarchique inventé par le professeur Douglas H. Fisher. Cobweb organise progressivement les observations dans un arbre de classification. Chaque nœud dans un arbre de classification représente une classe (concept) et est étiqueté par un concept probabiliste qui résume les distributions de valeur d'attribut des objets classés sous le nœud. Cet arbre de classification peut être utilisé pour prédire les attributs manquants ou la classe d'un nouvel objet.

Français

Cobweb nom propre

Anglais

Cobweb

Sources

Source : Douglas H. Fisher, Knowledge Acquisition Via Incremental Conceptual Clustering, 1987 Kluwer Acadenfic Publishers.

Source : Wikipedia, Cobweb (clustering).

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+==Définition==
+Système incrémental de partitionnement conceptuel hiérarchique inventé par le professeur Douglas H. Fisher. Cobweb organise progressivement les observations dans un [[arbre de classification]]. Chaque [[nœud]] dans un arbre de classification représente une classe (concept) et est étiqueté par un concept probabiliste qui résume les distributions de valeur d'attribut des objets classés sous le nœud. Cet arbre de classification peut être utilisé pour prédire les attributs manquants ou la classe d'un nouvel objet.
-== en construction ==
+==Français==
-[[Catégorie:Vocabulary]]
+'''Cobweb''' <small>nom propre</small>
-[[Catégorie:Intelligence artificielle‏‎]]
-[[Catégorie:Cambridge]]
-== Définition ==
+==Anglais==
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+'''Cobweb'''
+==Sources==
-== Français ==
+[https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/BF00114265.pdf Source : Douglas H. Fisher, ''Knowledge Acquisition Via Incremental Conceptual Clustering'', 1987 Kluwer Acadenfic Publishers.]
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-== Anglais ==
-''' Cobweb '''
- is an incremental system for hierarchical conceptual clustering. COBWEB was invented by Professor Douglas H. Fisher, currently at Vanderbilt University. COBWEB incrementally organizes observations into a classification tree. Each node in a classification tree represents a class (concept) and is labeled by a probabilistic concept that summarizes the attribute-value distributions of objects classified under the node. This classification tree can be used to predict missing attributes or the class of a new object.
+[https://en.wikipedia.org/wiki/Cobweb_(clustering) Source : Wikipedia, Cobweb ''(clustering)''.]
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+[[Catégorie:Intelligence artificielle]]
-[https://en.wikipedia.org/wiki/Glossary_of_artificial_intelligence   Source : Wikipedia]
+[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
+[[Catégorie:ENGLISH]]

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