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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