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Algorithme de Kohonen : classification et analyse exploratoire des ...

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Analyse <strong>de</strong> données : introduction<br />

<strong>Algorithme</strong> <strong>de</strong> <strong>Kohonen</strong><br />

<strong>Kohonen</strong> <strong>et</strong> <strong>classification</strong> : KACP<br />

Accélération <strong>de</strong> la <strong>classification</strong><br />

Traitements <strong>de</strong>s variables qualitatives<br />

Conclusion<br />

Analyse <strong>de</strong>s relations entre modalités <strong>de</strong><br />

variables qualitatives<br />

Analyse d’une table <strong>de</strong> Burt (KACM)<br />

✔ Classiquement, l'<strong>analyse</strong> <strong>de</strong>s correspondances <strong>de</strong>s<br />

modalités <strong>de</strong> plus <strong>de</strong> 2 variables qualitatives se fait par<br />

l'<strong>analyse</strong> <strong>de</strong>s correspondances multiples, qui est une<br />

<strong>analyse</strong> en composantes principales pondérée sur la<br />

table <strong>de</strong> Burt associée. La distance considérée est la<br />

distance du χ 2 . La table <strong>de</strong> Burt est un tableau <strong>de</strong><br />

contingence généralisé, qui croise toutes les variables<br />

qualitatives <strong>de</strong>ux à <strong>de</strong>ux.<br />

✔ On pratique ici un algorithme <strong>de</strong> <strong>Kohonen</strong> sur c<strong>et</strong>te table <strong>de</strong><br />

Burt, avec la même pondération <strong>et</strong> la distance du χ 2 .<br />

✔ Les modalités associées se r<strong>et</strong>rouvent dans la même classe<br />

ou dans <strong>de</strong>s classes voisines.<br />

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