Classification automatique - Fabrice Rossi

More documents

Recommendations

Info

Exemple 1.5 3.0 4.5 −0.5 1.0 2.5 données Iris : dimension 4 distance Euclidienne 1.5 3.0 4.5 Sepal.Length Sepal.Width 4.5 6.0 7.5 2 classes matrice non ordonnée Petal.Length 1 3 5 7 sériation par 2 classes −0.5 1.0 2.5 Petal.Width 4.5 6.0 7.5 1 3 5 7 31 / 114 F. <strong>Rossi</strong> Similarités
En R fonction image (package graphics) : • s’applique à une matrice carrée • nombreuses options pour les couleurs, etc. • affichage « inversé » : diagonale montante package seriation : • nombreux algorithmes de sériation (fonction seriate) • fonction pimage en remplacement d’image dans l’ordre « naturel » 32 / 114 F. <strong>Rossi</strong> 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 and 24: Exemple : flou Iris de Fisher/Ander
Page 25 and 26: Plan Introduction Similarités Déf
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: Exemple données Iris : dimension 4
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 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 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?