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

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Algorithme Déterministe : Centresmobiles (FORGY, LLOYDS, LBG)A chaque étape, les classes sont définies (par les plus prochesvoisins), et les vecteurs codes sont re-calculés comme les centres degravité des classes, etc.(On part de vecteurs codes aléatoires, on détermine les classes, puisles centres, puis les classes, etc.)
Algorithme Probabiliste associé (SCL)On déplace seulement le gagnantCentregagnant q i*(t)Donnée tiréeau hasardx(t+1)CentreC ( 1) ( ) ( )( ( 1) ( ))mis à jour i* t+ = Ci*t + ε t x t+−Ci*tAvec l’algorithme de Kohonen, on déplace le vecteur codegagnant, mais aussi ses voisins.
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Classes et distances Comme le nombr
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Un exemple : recensements de 1783co
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ACP sur les communes(88% sur les ax
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ACP(Données corrigées par le Chi-
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1783 communes classées en 64 class
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Contenus des super-classes Classe 1
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Les quatre premiers recensements
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Autre représentation
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Qualités de la classificationDL PO
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Ficelle à 5 classes
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Par département
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Un exemple : 96 pays en 1996ANCRX C
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Analyse en Composantes Principales
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Exemple : Carte de Kohonen
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Vecteurs-codes, contenus des classe
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Croisement avec la variable qualita
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Inflation le long de la grille
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Classement des observations avecdon
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Données corrigées (logarithmes)
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Classification, données corrigées
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Exemple : la consommation des foyer
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Croisement avec une variable qualit
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Croisement avec une variable qualit
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Analyse des relations entre modalit
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Un exemple Tiré de « Statistique
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ACM modalités, deux axes
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Super classes pour les modalités
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Modalité famille 1 et 2
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Tableau disjonctif completQ1_1 Q1_2
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Analyse du tableau disjonctif compl
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ACM (Modalités et individus)
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KACM1
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KACM2
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Valeurs tests pour KACM2SEXE C1 C2
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Tableau corrigé On utilise la dist
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KDISJ (suite) Quand on tire une mod
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KDISJ
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Autre exemple : ANPE Demandeurs d
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KACM : les modalités
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KACM1 : individus + modalités
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Analyse de données : introductionA
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Conclusion Facilité de travail ave
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Kohonen et Classification Les algor
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Les données : SAVING Source : Bels
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SAVING 5-5 500000000KACFASACPACPACP
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Fonction epsilon (Letremy)1-ε(t)
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Cortex sensoriel (Kohonen)
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Homonculus (Anderson, Penfield andB
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Résumé des choix à faire Nb de c
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Les sorties obtenues(KFAST, KACP, K
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Traitement des données manquantes
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