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Le regroupement est l'une des techniques les plus importantes dans le domaine de l'exploration des donn�es. Elle vise � diviser les donn�es en groupes d'objets similaires. C'est ce que l'on appelle les clusters. Cette recherche compare l'algorithme StreamKM++ aux travaux existants, tels que AP, IAPKM et IAPNA. L'algorithme StreamKM++ est un nouvel algorithme de clustering � partir du flux de donn�es et il construit un bon clustering du flux, en utilisant une petite quantit� de m�moire et de temps.De nombreux chercheurs ont effectu� leur travail avec un algorithme de clustering statique, mais en temps r�el, les donn�es sont dynamiques par nature. C'est pourquoi la technique statique conventionnelle n'est pas adapt�e � l'environnement en temps r�el. Dans ce travail, l'algorithme StreamKM++ est utilis� et permet d'obtenir des performances de clustering �lev�es par rapport � l'AP traditionnel, � l'IAPKM et � l'IAPNA. Les r�sultats exp�rimentaux montrent que l'algorithme StreamKM++ obtient les meilleurs r�sultats par rapport aux travaux existants. Il a augment� le taux de pr�cision moyen et r�duit le temps de calcul, la m�moire et le nombre d'it�rations.

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9786207272273

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