La classification ascendante hiérarchique (CAH) est une méthode de classification qui présente les avantages suivants : On travaille à partir des dissimilarités entre les objets que l'on veut regrouper. On peut donc choisir un type de dissimilarité adapté au sujet étudié et à la nature des données.
L'étape ACP peut être considérée comme une étape réduisant le bruit de fond dans les données, ce qui peut conduire à une classification plus stable.
Le principe de la CAH est de rassembler des individus selon un critère de ressemblance défini au préalable qui s'exprimera sous la forme d'une matrice de distances , exprimant la distance existant entre chaque individu pris deux à deux. Deux observations identiques auront une distance nulle.
Il existe deux grandes méthodes de classification hiérarchique à la disposition des chercheurs en sciences de gestion : l'ascendante et la descendante.
Comment lire un Dendrogramme ? Comme expliqué précédemment, les clades d'un Dendogramme sont organisés en fonction de leurs similitudes. De fait, les clades alignés sur la même hauteur sont similaires tandis que les clades de hauteurs différentes sont différents.
La méthode centroïde la plus classique est la méthode des k-moyennes. Elle ne nécessite qu'un seul choix de départ : k, le nombre de classes voulues. On initialise l'algorithme avec k points au hasard parmi les n individus. Ces k points représentent alors les k classes dans cette première étape.
Avantages de la classification ascendante hiérarchique
L'un des résultats est le dendrogramme, qui permet de visualiser le regroupement progressif des données. On peut alors se faire une idée d'un nombre adéquat de classes dans lesquelles les données peuvent être regroupées.
On distingue les problèmes de régression des problèmes de classement. Ainsi, on considère que les problèmes de prédiction d'une variable quantitative sont des problèmes de régression tandis que les problèmes de prédiction d'une variable qualitative sont des problèmes de classification.
La classification des images fait référence à la tâche d'extraction des classes d'informations d'une image de raster multicanal. Le raster résultant de la classification des images peut permettre de créer des cartes thématiques.
Les algorithmes de clustering les plus courants sont le K-Means, les algorithmes de maximisation de l'espérance (de type EM, comme les mixtures gaussiennes) et les partitions de graphes.
Mais la mesure que l'on utilise le plus souvent lors des classifications automatiques, appelée écart de Ward, est définie par : d(Γm, Γl) := pmpl pm + pl d2(Gm,Gl)2 o`u pl et pm sont les poids des deux classes.
l'ACP est utilisé sur un tableau de données où toutes les variables sur tous les individus sont numériques. L'AFC, elle, s'utilise avec des variables qualitatives qui possèdent deux ou plus de deux modalités. L'AFC offre une visualisation en deux dimensions des tableaux de contingence.
Quand les variables sont quantitatives, on peut réaliser une ACP (Analyse en Composantes Principales). Quand les individus sont décrits par deux variables qualitatives, on peut construire un tableau de contingence et réaliser une AFC (Analyse Factorielle des Correspondances).
L'objectif de l'ACP est d'identifier les directions (i.e., axes principaux ou composantes principales) le long desquelles la variation des données est maximale.
Généralement, l'apprentissage supervisé permet d'entraîner les algorithmes pour qu'ils soient parfaitement préparés à leur domaine d'application. Cette méthode permet de conserver un contrôle total sur le jeu de formation. Paramétrer correctement les algorithmes est une affairede temps et de travail.
Supervisé: toutes les données sont étiquetées et les algorithmes apprennent à prédire le résultat des données d'entrée. Non supervisé: toutes les données ne sont pas étiquetées et les algorithmes apprennent la structure inhérente à partir des données en entrée.
La classification prédit des données non ordonnées tandis que la régression prédit des données ordonnées. La régression peut être évaluée en utilisant l'erreur quadratique moyenne. Au contraire, la classification est évaluée en mesurant la précision.
Le but que l'on se propose en faisant une classification est de rendre plus facile l'étude des objets que l'on classe, en les disposant dans un ordre qui, au moyen de quelques-uns d'entre eux, permette de se souvenir des autres.
La classification des données est très importante au sein d'une entreprise. Elle consiste à organiser vos informations et fichiers par catégories selon des critères convenus. Cette démarche permet de mettre en place une stratégie de protection avancée des données les plus sensibles.
Les animaux d'un même groupe ont un ou plusieurs caractère(s) en commun car ils l'ont hérité d'un ancêtre commun. La classification des animaux nous permet donc de comprendre la généalogie de l'évolution des espèces.
K-means (ou K-moyennes) : C'est l'un des algorithmes de clustering les plus répandus. Il permet d'analyser un jeu de données caractérisées par un ensemble de descripteurs, afin de regrouper les données “similaires” en groupes (ou clusters).
Dans la classification, les données sont regroupées en analysant les objets de données dont l'étiquette de classe est connue. Le clustering analyse les objets de données sans connaître l'étiquette de classe.
L'analyse des données est essentielle pour comprendre les résultats des enquêtes, des sources administratives et des études pilotes, pour obtenir des renseignements sur les lacunes en matière de données, pour concevoir et remanier les enquêtes, pour planifier de nouvelles activités statistiques et pour formuler des ...