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S-TILDE : Arbre de Décision Spatial

Ce qui caractérise le data mining spatial est la nécessité de prendre en compte les interactions des objets dans l’espace. Les méthodes classiques du data mining sont mal adaptées pour ce type d’analyse. Nous proposons dans cet article une approche basée sur la programmation logique inductive. Elle se base sur deux idées. La première consiste à matérialiser ces interactions spatiales dans des tables de distances, ramenant ainsi le data mining spatial au data mining multi-tables. La seconde transforme les données en logique du premier ordre et applique ensuite la programmation logique inductive. Une nouvelle méthode d’arbre de décision spatial, basée sur l’approche proposée et baptisée S-TILDE, est présentée dans cet article. Cet article présentera cette approche. Il décrira son application à la classification supervisée par arbre de décision spatial. Il présentera aussi les expérimentations réalisées et les résultats obtenus sur l’analyse de la contamination des coquillages dans la lagune de Thau.


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