| Titre : | Méthodes de classification automatique |
| Auteurs : | Manel Nita, Auteur ; Djamel Meraghni, Directeur de thèse |
| Type de document : | Monographie imprimée |
| Editeur : | Biskra [Algérie] : Faculté des Sciences Exactes et des Sciences de la Nature et de la Vie, Université Mohamed Khider, 2019 |
| Format : | 1 vol. (43 p.) / 30 cm |
| Langues: | Français |
| Mots-clés: | agrégation,centres mobiles,classification,automatique,classification hérarchique,classification non supervisée,dendrogramme,K-Means,méthode de ward,nuée dynamique |
| Résumé : |
La classification automatique comporte un certain nombre d’algorithmes et de méthodes permettant de regrouper des objets de même type dans des catégories respectives. La question qui se pose généralement est comment organiser les données en structures significatives, c'est-à-dire développer des taxonomies. En d’autres termes, la classification automatique est un outil d’analyse des données exploratoire qui vise à ce que le degré d’association entre deux objets soit maximal s’ils appartiennent au même groupe et minimal sinon. Elle peut être utilisée pour découvrir des structures dans les données sans fournir d’explication. |
| Sommaire : |
Dédicace i Remerciements ii Table des matières iii Liste des figures v Liste des tableaux vi Introduction 1 1 Classification hiérarchique 3 1.1 Données statistiques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 1.2 Mesure d'éloignement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 1.2.1 Définitions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 1.2.2 Distances . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 1.2.3 Mesure de distance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 1.3 Espaces de classification . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 1.4 Classification ascendante hiérarchique(CAH) . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 1.4.1 Principe de CAH . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 1.4.2 Matrice de distance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 1.4.3 Critères d'agrégation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 1.4.4 Algorithme de CAH . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 1.4.5 Dendrogramme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 1.4.6 Coupure de dendrogramme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 1.4.7 Avantages et inconvénients de CAH . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 1.5 Méthode de classification descendante hiérarchique (CDH) . . . . . . . . . . 21 1.5.1 Avantages et inconvénients de la CDH . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 1.6 Exemple d'application . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 1.6.1 Présentation des données . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 2 Classification non Hiérarchique 26 2.1 Critères de homogénéité . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 2.1.1 Inertie inter-classe et intra -classe . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 2.2 Di¤érentes algorithmes. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 2.2.1 Méthode de centre mobile (Forgy 1965) . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 2.2.2 Méthode de K-means (MacQueen,1967) . . . . . . . . . . . . . . . . 33 2.2.3 Méthode de Nuées dynamiques(Diday 1980) . . . . . . . . . . . . . . 35 2.3 Exemple d'application . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 2.3.1 Présentation des données . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 2.3.2 Interprétation des classes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 Conclusion 39 Bibliographie 40 Annexe A : Abréviations et Notations 42 |
Disponibilité (1)
| Cote | Support | Localisation | Statut |
|---|---|---|---|
| MM/916 | Mémoire master | bibliothèque sciences exactes | Consultable |
