P. Irrad,

, Résultats d'OSMIND. Motifs d'intervalles du jeu de données complet (JDD) et du sous-groupe optimal trouvé (OS), et poids moyen (P) des recettes de chaque sous-groupe

, Irrad P 1 ) à laquelle sont soumis les végétaux ne semble pas avoir d'impact sur l'optimisation du poids récolté

, Nous avons motivé les raisons pour lesquelles les approches existantes produisent généralement des résultats sous-optimaux du fait des discrétisations réalisées. L'algorithme OSMIND garantit la découverte d'un sous-groupe optimal. La validation empirique effectuée et l'application à l'optimisation de recettes pour la pousse de végétaux nous ont permis de confirmer la pertinence et l'exploitabilité d'OSMIND. Nos futurs travaux pourront porter sur l'adaptation et l'application d'OSMIND à des données de grande dimension et le développement du cas d'application à l'optimisation de recettes pour des fermes urbaines. De plus, notre approche permettant de trouver un sous-groupe optimal, il serait intéressant d, Conclusion Nous étudions la découverte d'un sous-groupe optimal vis-à-vis d'une mesure de qualité dans des données purement numériques

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, Usually, one uses discretization methods that lead to a loss of information and suboptimal results. We consider the discovery of an optimal subgroup according to an interestingness measure in purely numerical data. We leverage concepts of closures on interval patterns and advanced pruning techniques. The relevance of our algorithm is studied empirically and we briefly describe an application