Méthodes de classification non supervisée - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Access content directly
Lectures Year : 2021

Méthodes de classification non supervisée

Abstract

Soit un ensemble d'individus I munis de poids sur lesquels on a observé des caractères quantitatifs ou qualitatifs. Le but de la classification non supervisée est de constituer des classes d'éléments de I telles que : 1) chaque classe soit composée d'individus semblables vis-à-vis des caractères (homogénéité intraclasses) ; 2) les classes soient hétérogènes entre elles vis-à-vis des caractères (hétérogénéité inter-classes). On étudie trois familles de méthodes de classification : 1) des méthodes de construction d'une hiérarchie de parties de I en effectuant des regroupements successifs de parties par l'algorithme de classification ascendante hiérarchique (CAH) ; on obtient à chaque pas de l'algorithme une classification de I ; 2) des méthodes de partitionnement en un nombre fixé a priori de classes : méthodes des nuées dynamiques (MND) ; 3) des méthodes basées sur l'utilisation de modèles probabilistes de mélange.
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Dates and versions

hal-03184300 , version 1 (29-03-2021)
hal-03184300 , version 2 (29-04-2021)

Identifiers

  • HAL Id : hal-03184300 , version 2

Cite

Jean-Marie Monnez. Méthodes de classification non supervisée. Master. France. 2021. ⟨hal-03184300v2⟩
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