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Extraction de Connaissances : aspects comparatifs à travers la caractérisation de la marche S. RABASEDA-LOUDCHER, J. VIALLANEIX E.R.I.C-Lyon Université Lumière Lyon 2 5, avenue P. Mendès-France 69676 Bron Cedex Tél : 33-4-78-77-23-20 Fax : 33-4-78-77-23-75 |
Abstract :
Dans le cadre d'une étude médico-scientifique, nous cherchons à générer des connaissances relatives à la caractérisation de la marche normale et à celle de boiteries. Parmi les différents procédés utilisés pour l'Extraction de Connaissances à partir de Données, nous nous intéressons plus particulièrement aux graphes d'induction illustrés par la méthode SIPINA. En effet, les graphes d'induction ont non seulement comme avantage de pouvoir prendre en compte des données numériques et / ou symbolique, d'être simples d'emploi, de complexité polynomiale, mais aussi d'être traduisibles sous forme de règles de production. La méthode SIPINA permet d'identifier parmi les paramètres fournis par les médecins ceux caractéristiques des différents types de marche. A titre de comparaison, plusieurs autres méthodes sont utilisées : CHARADE une approche symbolique, SIA un algorithme génétique, une approche neuronale avec un perceptron multi-couches et l'Analyse Discriminante. Face au besoin d'efficacité et d'explicabilité dans cette application réelle, les graphes d'induction semblent fournir de bons résultats avec un bon taux de reconnaissance et un faible nombre de règles.
Key words : extraction de connaissances, graphe d'induction, partitionnement, symbolique-numérique, caractérisation de la marche.