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Elagage et aide à l'interprétation symbolique et graphique d'une pyramide

Pak, Kutluhan Kemal; Rahal, Mohamed; Diday, Edwin (2005), Elagage et aide à l'interprétation symbolique et graphique d'une pyramide, in Pinson, Suzanne; Vincent, Nicole, Extraction et gestion des connaissances (EGC'2005), Actes des cinquièmes journées Extraction et Gestion des Connaissances, Paris, France, 18-21 janvier 2005, Capaduès Editions : Paris, p. 135-146

Type
Communication / Conférence
Date
2005
Conference title
EGC 2005
Conference date
2005-01
Conference city
Paris
Conference country
France
Book title
Extraction et gestion des connaissances (EGC'2005), Actes des cinquièmes journées Extraction et Gestion des Connaissances, Paris, France, 18-21 janvier 2005
Book author
Pinson, Suzanne; Vincent, Nicole
Publisher
Capaduès Editions
Published in
Paris
ISBN
2-85428-677-4
Pages
135-146
Metadata
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Author(s)
Pak, Kutluhan Kemal

Rahal, Mohamed

Diday, Edwin
Abstract (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.
Subjects / Keywords
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 pyramidale

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