Contribution à la classification de données binaires et qualitatives / Franck Marchetti

Auteur: Marchetti, Franck - AuteurAuteur secondaire : Govaert, Gérard - Directeur de thèseCollectivité secondaire: Université de Metz - Etablissement de soutenanceType de document: ThèseLangue: françaisPays: FranceÉditeur: [S.l.] : [s.n.], 1989Description: 1 vol. (213 p.) ; 30 cm ISBN: 2726106404 ; br. Résumé: Dans ce travail, nous étudions des méthodes de classification automatique spécifiques aux données binaires et qualitatives nominales et ordinales. A chaque fois, nous essayons de rester proche de la forme et de la structure initiale des données. Ces méthodes fournissent des partitions optimisant un critère défini à partir de la distance en valeurs absolues ou distance L1. Cette approche permet d'aboutir à des résultats facilement interprétables par rapport aux données initiales. Nous définissons ensuite une inertie sur l'espace binaire muni de la distance L1. Cette inertie binaire se comporte comme l'inertie habituelle : une relation de type Huyghens et une relation de décomposition de l'inertie sont démontrées. La méthode de classification et la méthode de classification croisée pour tableaux de variables binaires peuvent ainsi être replacées dans un contexte plus habituel. Elles optimisent respectivement un critère d'inertie intraclasse et une mesure d'information. Une extension à la classification ascendante hiérarchique est également envisagée. Ensuite, toujours en restant proche des données initiales, une analyse en composantes principales pour données binaires est construite. Celle-ci recherche un ensemble d'axes factoriels binaires et permet de mettre en évidence des sous-tableaux homogènes. Enfin, un bilan des méthodes pour tableaux binaires est effectué. Toutes les méthodes proposées ici ont été programmées et intégrées au logiciel d'analyse de données SICLA (système interactif et classification automatique, INRIA).Bibliographie: Bibliogr. p. 209-213.Thèse: Thèse de doctorat en informatique, soutenue en 1989, organisme : université de Metz Sujets MSC: 62H17 Statistics -- Multivariate analysis -- Contingency tables
68P25 Computer science -- Theory of data -- Data encryption
68P05 Computer science -- Theory of data -- Data structures
97A70 Mathematics education - General, mathematics and education -- Theses and postdoctoral theses
Location Call Number Status Date Due
Salle S 10470-01 / Thèses MAR (Browse Shelf) Available

Bibliogr. p. 209-213

Thèse de doctorat informatique 1989 université de Metz

Dans ce travail, nous étudions des méthodes de classification automatique spécifiques aux données binaires et qualitatives nominales et ordinales. A chaque fois, nous essayons de rester proche de la forme et de la structure initiale des données. Ces méthodes fournissent des partitions optimisant un critère défini à partir de la distance en valeurs absolues ou distance L1. Cette approche permet d'aboutir à des résultats facilement interprétables par rapport aux données initiales. Nous définissons ensuite une inertie sur l'espace binaire muni de la distance L1. Cette inertie binaire se comporte comme l'inertie habituelle : une relation de type Huyghens et une relation de décomposition de l'inertie sont démontrées. La méthode de classification et la méthode de classification croisée pour tableaux de variables binaires peuvent ainsi être replacées dans un contexte plus habituel. Elles optimisent respectivement un critère d'inertie intraclasse et une mesure d'information. Une extension à la classification ascendante hiérarchique est également envisagée. Ensuite, toujours en restant proche des données initiales, une analyse en composantes principales pour données binaires est construite. Celle-ci recherche un ensemble d'axes factoriels binaires et permet de mettre en évidence des sous-tableaux homogènes. Enfin, un bilan des méthodes pour tableaux binaires est effectué. Toutes les méthodes proposées ici ont été programmées et intégrées au logiciel d'analyse de données SICLA (système interactif et classification automatique, INRIA)

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