Classification automatique - Fabrice Rossi

More documents

Recommendations

Info

Exemple : flou Iris de Fisher/Anderson source : Wikipédia Sepal.Width 2 3 4 5 2 4.5 5.0 5.5 6.0 6.5 7.0 7.5 8.0 Sepal.Length 14 / 114 F. Rossi Introduction
Plan Introduction Similarités Définitions Données numériques Données non numériques Visualisation Classification hiérarchique Modèle Algorithmes Exploitation des résultats Optimisation directe d’un critère de qualité Critères de qualité Optimisation Classes floues 15 / 114 F. Rossi Similarités
Page 1 and 2: Classification automatique Fabrice
Page 3 and 4: Plan Introduction Similarités Déf
Page 5 and 6: Classification Définition informel
Page 7 and 8: Clusty 6 / 114 F. Rossi Introductio
Page 9 and 10: Vocabulaire Classement À partir d
Page 11 and 12: Ingrédients une mesure de similari
Page 13 and 14: Classification et similarité La no
Page 15 and 16: Exemple Iris de Fisher/Anderson sou
Page 17 and 18: Exemple : partitionnement Iris de F
Page 19 and 20: Exemple : hiérarchie Iris de Fishe
Page 21 and 22: Exemple : hiérarchie Iris de Fishe
Page 23: Exemple : flou Iris de Fisher/Ander
Page 27 and 28: Mesures de similarité Similarité
Page 29 and 30: en R fonction dist (package stats)
Page 31 and 32: Distances et dissimilarités Distan
Page 33 and 34: Dissimilarités et groupes idée na
Page 35 and 36: Exemple 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 Don
Page 37 and 38: Exemple 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 Don
Page 39 and 40: Données non numériques pas de sol
Page 41 and 42: Chaînes de caractères chaque obje
Page 43 and 44: Nœuds d’un graphe chaque objet e
Page 45 and 46: Visualisation D = (d(x i , x j )) i
Page 47 and 48: Ordre illisible sans un minimum d
Page 49 and 50: Exemple 1.5 3.0 4.5 −0.5 1.0 2.5
Page 51 and 52: Exemple données Iris : dimension 4
Page 53 and 54: En R fonction image (package graphi
Page 55 and 56: Dissimilarités générales famille
Page 57 and 58: Exemple Club de karaté de Zachary
Page 59 and 60: Exemple Club de karaté de Zachary
Page 61 and 62: Résumé classification : découver
Page 63 and 64: Partition Partition Une partition d
Page 65 and 66: Partition Partition Une partition d
Page 67 and 68: Hiérarchie Classification hiérarc
Page 69 and 70: Dendrogramme Représentation graphi
Page 75 and 76:
Dendrogramme Représentation graphi
Page 77 and 78:
Dendrogramme résumé de la classif
Page 79 and 80:
Dendrogramme résumé de la classif
Page 81 and 82:
Algorithmes agrégation ou scission
Page 83 and 84:
Approches ascendantes classificatio
Page 85 and 86:
Coût algorithmique boucle externe
Page 87 and 88:
Implémentation efficace file à pr
Page 89 and 90:
Exemple Sepal.Width 2 3 4 5 Iris de
Page 91 and 92:
Exemple : lien simple hauteur 0.1 0
Page 93 and 94:
Page 95 and 96:
Page 97 and 98:
Page 99 and 100:
Page 101 and 102:
Lien simple CAH par lien simple ⇔
Page 103 and 104:
Exemple : lien complet hauteur 0 1
Page 105 and 106:
Page 107 and 108:
Page 109 and 110:
Page 111 and 112:
Page 113 and 114:
Lien complet comportement assez dif
Page 115 and 116:
Diamètre et séparation classifica
Page 117 and 118:
Chaînage hauteur 0.5 0.6 0.7 0.8 0
Page 119 and 120:
Chaînage hauteur 0 2 4 6 8 −4
Page 121 and 122:
Lien, diamètre et séparation lien
Page 123 and 124:
Exemple : lien moyen hauteur 0.0 0.
Page 125 and 126:
Page 127 and 128:
Page 129 and 130:
Page 131 and 132:
Page 133 and 134:
Comparaison simple complet moyen 59
Page 135 and 136:
Qualité globale le lien moyen donn
Page 137 and 138:
Exemple : méthode de Ward hauteur
Page 139 and 140:
Page 141 and 142:
Page 143 and 144:
Page 145 and 146:
Page 147 and 148:
Page 149 and 150:
Approches descendantes algorithme :
Page 151 and 152:
Exemple : méthode Diana Kaufman et
Page 153 and 154:
Page 155 and 156:
Page 157 and 158:
Page 159 and 160:
Page 161 and 162:
Comparaison moyen Ward Diana 66 / 1
Page 163 and 164:
Questions pratiques quelle dissimil
Page 165 and 166:
Dendrogramme représentation très
Page 167 and 168:
Dendrogramme représentation très
Page 169 and 170:
Courbe des hauteurs des paliers com
Page 171 and 172:
Choix du nombre de classes littéra
Page 173 and 174:
Résumé classification hiérarchiq
Page 175 and 176:
Critères de qualité qu’est-ce q
Page 177 and 178:
Critères de qualité qu’est-ce q
Page 179 and 180:
Qualité d’une partition partitio
Page 181 and 182:
Quantification et classification on
Page 183 and 184:
Classification et optimisation opti
Page 185 and 186:
Optimisation difficile optimiser di
Page 187 and 188:
Optimisation alternée heuristique
Page 189 and 190:
K-means l’un des algorithmes de c
Page 191 and 192:
Exemple Sepal.Width 2.0 2.5 3.0 3.5
Page 193 and 194:
Page 195 and 196:
Page 197 and 198:
Page 199 and 200:
Page 201 and 202:
Page 203 and 204:
Page 205 and 206:
En pratique convergence rapide coû
Page 207 and 208:
Plusieurs initialisations Sepal.Wid
Page 209 and 210:
Dissimilarités l’algorithme des
Page 211 and 212:
K-medoids K-means pour une dissimil
Page 213 and 214:
Exemple Sepal.Width 2 3 4 5 Sepal.W
Page 215 and 216:
En R pas d’implémentation des K-
Page 217 and 218:
Résumé classification par prototy
Page 219 and 220:
Quantification floue critère : E(y
Page 221 and 222:
Page 223 and 224:
Exemple b=1.2 Sepal.Width 2.0 2.5 3
Page 225 and 226:
Exemple b=2 Sepal.Width 2.0 2.5 3.0
Page 227 and 228:
Exemple b=10 Sepal.Width 2.0 2.5 3.
Page 229 and 230:
Exemple b=20 Sepal.Width 2.0 2.5 3.
Page 231 and 232:
En R package cluster : • fonction
Page 233 and 234:
Mélange de gaussiennes modèle le
Page 235 and 236:
Maximum de vraisemblance vraisembla
Page 237 and 238:
Commentaires optimiser directement
Page 239 and 240:
EM pour un mélange dans le cas du
Page 241 and 242:
Mélange de gaussiennes on obtient
Page 243 and 244:
Exemple 1 Sepal.Width 2.0 2.5 3.0 3
Page 245 and 246:
Approche probabiliste cadre génér
Page 247:
Résumé optimisation d’un critè
show all

Classification automatique - Fabrice Rossi

You also want an ePaper? Increase the reach of your titles

Delete template?

Save as template?