Elagage et aide à l'interprétation symbolique et graphique d'une pyramide
Date
2005Notes
Revue des Nouvelles Technologies de l'Information RNTI-E-3Dewey
Méthodes informatiques spécialesSujet
Interpretation of a classification; Selection of classes; Selection of variables; Purring a pyramid; Symbolic Data; Hierarchical classification; Pyramidal classification; Interprétation d'une classification; Sélection de classes et description; Sélection de variables; Élagage d’une pyramide; Données symboliques; Classification hiérarchique; Classification pyramidaleConference name
EGC 2005Conference date
01-2005Conference city
ParisConference country
FranceBook title
Extraction et gestion des connaissances (EGC'2005), Actes des cinquièmes journées Extraction et Gestion des Connaissances, Paris, France, 18-21 janvier 2005Author
Pinson, Suzanne; Vincent, NicolePublisher
Capaduès EditionsPublisher city
ParisYear
2005ISBN
2-85428-677-4Collections
Metadata
Show full item recordAuthor
Pak, Kutluhan Kemal
Rahal, Mohamed
Diday, Edwin
Type
Item number of pages
135-146Abstract (FR)
Le but de ce travail est de faciliter l’interprétation d’une classification pyramidale construite sur un tableau de données symboliques. Alors que dans une hiérarchie binaire le nombre de paliers est égal à n-1, si n est le nombre d’individus à classer, dans le cas d’une pyramide ce dernier peut atteindre n(n-1)/2. Afin de réduire ce nombre, on élague la pyramide et on utilise un critère de sélection de paliers basé sur la hauteur. De plus on décrit tous les paliers retenus par des variables que l’on sélectionne également en utilisant "le degré de généralité" ainsi que des mesures de dissimilarités de type symbolique-numérique. L’aide à l’interprétation se sert d’outils graphiques et interactifs grâce à la bibliothèque OpenGL. Enfin une simulation montre comment évoluent ces sélections quand le nombre de classes et de variables croit.Abstract (EN)
Our aim is to facilitate the interpretation of a pyramid built on a symbolic data table. Whereas in a binary hierarchy the number of clusters is equal to n-1, if n is the number of individuals to be classified, in the case of a pyramid the number of clusters can reach n(n-1)/2. In order to reduce it we use an algorithm for purring the pyramid and we use criteria of selection of clusters based on the height. Then we describe the selected clusters by variables witch we select also by using "the generality degree" as well as some symbolic - numerical dissimilarity measures, which "explain" them the best. For the representation of the results we use graphical and interactive tools using the OpenGL library. Finally, a simulation shows how these selections envolve when the number of classes and variables grow.Related items
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