Prépublication IRMAR
Cote : IRMAR 01
De nombreuses méthodes d'analyse de données permettent leur classification selon un critère de ressemblance traduit par des indices différents. Cependant, dans de multiples ensemble d'objets ou de sujets, structuration par inclusion ou par implications, du type : "si a alors b". Notre approche, inspirée des travaux de I.C.Lerman, conduit à une classification orientée une hiérarchie. On en examine les noeuds significatifs, ainsi que les contributions des objets-sujets et de certaines des catégories d'objets à l'apparition de classes particulières.
[-]De nombreuses méthodes d'analyse de données permettent leur classification selon un critère de ressemblance traduit par des indices différents. Cependant, dans de multiples ensemble d'objets ou de sujets, structuration par inclusion ou par implications, du type : "si a alors b". Notre approche, inspirée des travaux de I.C.Lerman, conduit à une classification orientée une hiérarchie. On en examine les noeuds significatifs, ainsi que les ...
hiérarchie ; statistique
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