Cyril Nortet and Ansaf Salleb and Teddy Turmeaux and Christel Vrain Extraction de Règles d'Association Quantitatives Application à des Données Médicales , EGC 2005 (Cinquièmes Journées sur Extraction et Gestion des Connaissances) , Cépaduès éditions , jan , 2005 , Document Résumé L'extraction de règles d'association est devenue aujourd'hui une tâche populaire en fouille de données. Cependant, l'algorithme Apriori et ses variantes restent dédiés aux bases de données renfermant des informations catégoriques. Nous proposons dans cet article QuantMiner, qui est un outil que nous avons développé dans le but d'extraire des règles d'association gérant variables catégoriques et numériques. L'outil que nous proposons repose sur un algorithme génétique permettant de découvrir de façon dynamique les intervalles des variables numériques apparaissant dans les règles. Nous présentons également une application réelle de notre outil sur des données médicales relatives à la maladie de l'athérosclérose et donnons les résultats de notre expérience pour la description et la caractérisation de cette maladie. Mots clé : Fouille de Données, Règle d'Association, Attribut Numérique, Discrétisation, Attribut Catégorique, Algorithme Génétique. Ce site est maintenu par René Quiniou au moyen du système Weave développé au sein du projet Caravel : http://www-caravel.inria.fr. Dernière modification : 07-10-2011 09:54:25 English version