Ndeye Niang

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A method to analyse links between binary attributes in a large sparse data set is proposed. Initially the variables are clustered to obtain homogeneous clusters of attributes. Association rules are then mined in each cluster. A graphical comparison of some rule relevancy indexes is presented. It is used to extract best rules depending on the application(More)
Cet article propose une comparaison graphique de certains indices de pertinence pour évaluer l'intérêt des règles d'association. Nous nous sommes appuyés sur une étude existante pour sélectionner quelques indices auxquels nous avons ajouté l'indice de Jaccard et l'indice d'accords désaccords (IAD). Ces deux derniers nous semblent plus adaptés pour(More)
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