Nous abordons dans cette thèse les approches de la Programmation DC et DCAen Data Mining (fouille de données). Plus particulièrement, nous nous intéressons aux problèmes de parcimonie en modélisation parcimonieuse de données. Le travail porte sur des recherches théoriques et algorithmiques et la principale approche utilisée est la programmation DC et DCA.Nous avons établi des propriétés intéressantes, des reformulations DC, voire quadratiques,équivalentes pour ces problèmes grâce à de nouvelles techniques de pénalité exacte développées durant cette thèse. Ces résultats donnent une nouvelle facette et une nouvelle manière de voir ces problèmes de parcimonie afin de permettre une meilleure compréhension et prise en main de ces problèmes. Ces nouvelles techniques ont été appliquées dans le cadre de la modélisation parcimonieuse pour le problème de la valeur propre maximale et dans le cadre de la modélisation parcimonieuse dans les modèles de régression linéaire.La structure simple des reformulations obtenues se prête bien à la programmation DC et DCA pour la résolution. Les simulations numériques, obtenues avec DCA et un algorithme combiné DCA et la procédure Séparation et Evaluation pour l'optimisation globale, sont très intéressantes et très prometteuses et illustrent bien le potentiel de cette nouvelle approche.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00667179 |
| Date | 28 October 2011 |
| Creators | Thiao, Mamadou |
| Publisher | INSA de Rouen |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | fra |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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