Les m thodes de regroupement visent obtenir des partitions homog nes d'objets tout en favorisant l'h t rog n it entre ces partitions. Chaque approche de regroupement, qu'elle soit hi rarchique, par partitionnement ou neuronale, pr sente finalement ses avantages et ses limites. Nous nous concentrons sur les m thodes neuronales, car elles surmontent les limites des m thodes hi rarchiques et de partitionnement et constituent les approches de regroupement les plus appropri es pour un grand nombre de donn es. Dans ce travail, nous proposons un algorithme multi-SOM utilisant un crit re d' valuation diff rent. Il est donc n cessaire de passer en revue les mesures d' valuation propos es dans la litt rature. N anmoins, la m thode multi-SOM, malgr sa force et son efficacit dans la d limitation des clusters, pr sente galement une limite au niveau de la condition d'arr t.
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