Une approche d'apprentissage supervisé pour l'identification criminelle [French]

By Amutha Prabakar

Les outils d'exploration de donn?es sont la meilleure approche pour l'identification des criminels bas?e sur les caract?ristiques et la nature du crime. Dans cet ouvrage, nous avons propos? une approche supervis?e pour l'identification de la liste des suspects en utilisant la mesure de similarit? et l'algorithme de regroupement K-Medoids. L'algorithme de clustering K-Medoids regroupe les crimes les plus proches comme un groupe individuel et chaque groupe aura un ensemble unique de caract?ristiques. L'ensemble des caract?ristiques uniques est utilis? pour l'identification des criminels en utilisant des algorithmes de mesure de similarit? bas?s sur la mesure de distance. Le syst?me propos? comporte deux phases, la phase de formation et la phase de test. Dans cette approche, nous avons form? le syst?me propos? ? l'aide d'un ensemble de donn?es supervis?es avec des informations sur les crimes collect?es dans diff?rents endroits du Tamil Nadu gr?ce ? des donn?es disponibles en ligne. Dans la phase de test, nous identifions d'abord le groupe le plus proche du crime test? en utilisant l'algorithme de regroupement K-Medoids, puis nous identifions la liste des criminels suspects en utilisant la mesure de similarit?. La phase initiale de mise en oeuvre et d'analyse du sch?ma propos? fournit de bons r?sultats et une grande pr?cision. Le sch?ma propos? est compar? ? l'algorithme de clustering K-Means connexe avec le m?me ensemble d'instances de formation et de test.

• Format: Paperback
• Language: French
• ISBN: 6205748681
• ISBN13: 9786205748688
• Release Date: February 2023
• Publisher: Editions Notre Savoir
• Length: 56 Pages
• Weight: 0.21 lbs.
• Dimensions: 0.1" x 6.0" x 9.0"