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About. Le logo représente les trois opérations d'éditions sur les arbres.

About.png

Experiment. Permet de vérifier les propriétés théoriques. Les courbes progressent en parallèles et en temps réel. De plus plusieurs graphiques peuvent progresser en même temps. ( La visualisation des arbres à été implémentée complètement ).

experiment.png

Génération de paires d'arbres aléatoires suivant une matrice d'édition.

generate.png

Aide. Il y a beaucoup de paneaux d'aides permettant de mieux appréhender l'application.

help.png

Apprentissage de distance d'édition entre arbres. Apprentissage de matrices d'éditions à partir de couples d'arbres. Mais on peut aussi apprendre à partir d'une liste simple d'arbres ou d'une liste classée d'arbres.

learnTree.png

Apprentissage de distance d'édition entre séquences.

learnSequences.png

Classification. Utilisa une matrice de coûts d'édition associée à l'algorithme K plus proches voisins pour classer un échantillon de données.

classify.png
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