Classification automatique - Fabrice Rossi

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en R analyses factorielles : • fonction prcomp (package stats) pour l’ACP classique • package FactorMineR pour l’analyse factorielle en général (voir aussi les packages ade4 et vegan) Multi Dimensional Scaling et projections : • assez peu de choses modernes en R • sammon et isoMDS dans le package MASS • isomap et metaMDS dans le package vegan 37 / 114 F. <strong>Rossi</strong> Similarités
Résumé classification : découverte de groupes homogènes et bien distincts les uns des autres dans un ensemble d’objets notion centrale en classification : (dis)similiarité ménagerie de (dis)similiarités : • normes dans R p • co-occurrences pour les données binaires • nombreuses solutions ad hoc pour divers types de données visualisation : • sériation : matrice des (dis)similiarités bien rangée • projection/plongement : représentation vectorielle de faible dimension 38 / 114 F. <strong>Rossi</strong> Similarités
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Classification automatique Fabrice
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Plan Introduction Similarités Déf
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Classification Définition informel
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Exemple : lien complet hauteur 0 1
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Lien complet comportement assez dif
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Diamètre et séparation classifica
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Chaînage hauteur 0.5 0.6 0.7 0.8 0
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Chaînage hauteur 0 2 4 6 8 −4
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Lien, diamètre et séparation lien
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Comparaison simple complet moyen 59
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Qualité globale le lien moyen donn
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Exemple : méthode de Ward hauteur
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Approches descendantes algorithme :
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Comparaison moyen Ward Diana 66 / 1
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Questions pratiques quelle dissimil
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Dendrogramme représentation très
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Courbe des hauteurs des paliers com
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Choix du nombre de classes littéra
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Critères de qualité qu’est-ce q
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Critères de qualité qu’est-ce q
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Optimisation difficile optimiser di
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K-means l’un des algorithmes de c
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En pratique convergence rapide coû
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Dissimilarités l’algorithme des
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En R pas d’implémentation des K-
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Résumé classification par prototy
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Quantification floue critère : E(y
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