Classification non supervisée
(k-means partitionning around medoïds)
Classification de variables: le package ClustOfVar
21 juin 2011 et des rapports de corrélations (pour les variables qualitatives) `a une ... tionnement de variables quantitatives de type k-means o`u la ...
CLASSIFICATION DE VARIABLES QUALITATIVES POUR LA
De Soete et Carroll [2] introduisent une méthode appelée « k-means clustering procedure in a reduced space » qui est basée sur le critère défini dans l'
Classification ascendante hiérarchique (CAH)
4 Les K-means : un algorithme de partitionnement. 5 Compléments Variables qualitatives et classification ... données individus × variables quantitatives.
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Une approche par classification de variables pour la typologie d
24 oct. 2013 De Soete and Carroll (1994) introduisent une méthode appelée “k-means clustering procedure in a reduced space” qui est basée sur le critère ...
Apprentissage Statistique avec Python.scikit-learn
placer une variable qualitative par l'ensemble des indicatrices (dummy scikit-learn sont aussi efficaces (i.e. k-means) voire beaucoup.
MÉTHODES DE CLASSIFICATION
Pn k = nombre de partitions en k classes de n individus Définition de nouvelles classes ... Individus décrits par des variables qualitatives à m1.
Analyse de données avec Complémentarité des méthodes d
Description d'une variable qualitative par des variables quantitatives et/ou qualitatives (ex. K-means. Classification ascendante hiérarchique kmeans.
Classification de variables et analyse multivariée de données mixtes
18 janv. 2019 à un dendrogramme ou arbre de classification) ou la classification de type k-means. Pour des données catégorielles (ou qualitatives) une ...
Marseille - 2010
Analyse de données avec
Complémentarité des méthodes d"analyse
factorielle et de classificationFrançois Husson & Julie JosseLaboratoire de mathématiques appliquées
Agrocampus Rennes
husson@agrocampus-ouest.frMarseille - 2010
Qu"est-ce que et pourquoi ? Les méthodes classiques et les aides à l"interprétationTraitement de données multi-tableaux
Complémentarité analyse factorielle - classificationInterface graphique
PlanMarseille - 2010
Logiciel gratuit de plus en plus utilisé
Disponible sous Windows, Mac, Linux
Permettant d"utiliser et de fabriquer des librairies de fonctions pointues (plus de 2500 librairies) Évolution rapide du logiciel, disponibilité immédiate de nouvelles méthodes ou méthodologiesGraphes et sorties facilement exportables
Possibilité de modifier / sélectionner les données facilement Possibilité de combiner programmation et utilisation de fonctions pré-définiesQu"est-ce que ?
Marseille - 2010
Pour pouvoir faire de l"analyse de données
en utilisant un point de vue géométrique permettant de dessiner des graphes en ayant la possibilité d"ajouter de l"information supplémentaire sur de nouvelles méthodes (prenant en compte différentes structures sur les données) à l"aide d"une interface graphique simple d"utilisation et orientée vers l"utilisateur Pourquoi ?Marseille - 2010
Différentes méthodes pour différents formats de donnéesLes méthodes factorielles
Fct.MéthodeDonnées
An. Factorielle Multiple Duale
An. Factorielle Multiple HiérarchiqueAn. Factorielle MultipleAn. Factorielle de données mixtesAn. des Correspondances MultiplesAn. des CorrespondancesAn. en Composantes Principales
HMFAHiérarchie sur les variables
DMFAGroupes d"individusAFDMVariables quantitatives et qualitatives MFAGroupes de variablesMCAVariables qualitativesCATable de contingencePCAVariables quantitativesMarseille - 2010
Les méthodes de classification
FonctionMéthodes outils
Construction d"un tableau de données textuel
Description d"une variable qualitative par des variablesquantitatives et/ou qualitatives (ex. d"une classe)Description d"une variable quantitative par des variables
quantitatives et/ou qualitatives (ex. d"une dimension) catdes textuelcondes, dimdescFonctionMéthodes de classificationK-means
Classification ascendante hiérarchique
kmeansHCPCMarseille - 2010
Les données : 10 vins blancs (5 Sauvignons, 5 Vouvrays) évalués par des experts selon 27 variables sensoriellesExemple en ACP
Int.av.agitation
Int.ap.agitation
Expression
O.fruit
O.passion
O.agrume
O.fruit.confit
Astringence
Fraicheur
Oxydation
Finesse
Persistance.gustative
Persistance.aromatique
Appréciation.hédonique
Appréciation.olfactive
cepage S Michaud 7.8 8.0 7.1 4.3 2.4 5.7 0.7 1.4 6.6 0.4 5.3 7.1 6.75.0 6.0
Sauvignon
S Renaudie 7.1 7.6 7.0 4.4 3.1 5.3 0.7 2.3 6.6 0.3 5.1 7.2 6.65.5 5.4
Sauvignon
S Trotignon
7.1 7.4 7.1 5.1 4.0 5.3 1.0 2.4 6.9 0.4 5.3 6.1 6.1 5.5 5.0Sauvignon
S Buisse Domaine
5.5 6.3 5.4 4.3 2.4 3.6 1.5 3.0 6.3 0.4 4.6 4.9 5.1 4.6 5.3Sauvignon
S Buisse Cristal
6.0 6.5 6.2 5.6 3.1 3.5 3.0 3.1 6.4 1.0 5.6 6.1 5.1 5.0 6.1Sauvignon
V Aub Silex
3.9 4.3 4.4 3.9 0.7 3.3 2.9 2.4 4.7 1.9 5.6 5.9 5.6 5.5 5.0Vouvray
V Aub Marigny 7.8 8.0 6.0 2.1 0.7 1.0 3.3 4.0 4.9 1.5 4.1 6.3 6.74.1 5.1
Vouvray
V Font Domaine 6.3 6.8 6.0 5.1 0.5 2.5 4.5 2.5 5.3 2.8 4.2 6.76.35.1 4.4
Vouvray
V Font Brûlés
6.8 7.5 6.7 5.1 0.8 3.8 4.7 3.1 4.3 4.0 4.1 7.0 6.1 6.4 4.4Vouvray
V Font Coteaux
7.1 7.3 6.7 4.1 0.9 2.7 3.6 4.3 5.3 1.2 6.0 7.3 6.6 5.7 6.0Vouvray
Marseille - 2010
Exemple en ACP
-4 -2 0 2 4 -4 -2 0 2 4Dim 1 (39.69%)
Dim 2 (27.64%)
S MichaudS Renaudie
S Trotignon
S Buisse Domaine
S Buisse Cristal
V Aub SilexV Aub Marigny
V Font Domaine
V Font BrûlésV Font Coteaux
-4 -2 0 2 4 -4 -2 0 2 4quotesdbs_dbs17.pdfusesText_23[PDF] kabc ii interpretation
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