« Classification ascendante hiérarchique » : différence entre les versions


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== Définition ==
C'est une méthode de classification automatique utilisée en analyse des données ; à partir d'un ensemble de '''''n''''' individus, son but est de répartir ces individus dans un certain nombre de classes.


== en construction ==
La méthode suppose qu'on dispose d'une mesure de dissimilarité entre les individus; dans le cas de points situés dans un espace euclidien, on peut utiliser la distance comme mesure de dissimilarité. La dissimilarité entre des individus '''''x''''' et '''''y''''' sera notée
[[Category:Vocabulaire]]


== Définition ==
== Français ==
In data mining and statistics, hierarchical clustering (also called hierarchical cluster analysis or HCA) is a method of cluster analysis which seeks to build a hierarchy of clusters. Strategies for hierarchical clustering generally fall into two types:[1]
'''classification ascendante hiérarchique'''


* Agglomerative: This is a "bottom-up" approach: each observation starts in its own cluster, and pairs of clusters are merged as one moves up the hierarchy.
'''regroupement ascendant hiérarchique'''   
* Divisive: This is a "top-down" approach: all observations start in one cluster, and splits are performed recursively as one moves down the hierarchy.


In general, the merges and splits are determined in a greedy manner. The results of hierarchical clustering are usually presented in a dendrogram.
'''algorithme hiérarchique''' 


== Anglais ==
'''hierarchical clustering'''




[https://fr.wikipedia.org/wiki/Regroupement_hi%C3%A9rarchique  Source : wikipedia ]


== Français ==
[https://www.statsoft.fr/concepts-statistiques/classifications/classifications.php  Source : Statistica ]
'''algorithme hiérarchique'''
 


== Anglais ==
[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
'''hierarchical clustering'''

Dernière version du 28 mars 2024 à 09:55

Définition

C'est une méthode de classification automatique utilisée en analyse des données ; à partir d'un ensemble de n individus, son but est de répartir ces individus dans un certain nombre de classes.

La méthode suppose qu'on dispose d'une mesure de dissimilarité entre les individus; dans le cas de points situés dans un espace euclidien, on peut utiliser la distance comme mesure de dissimilarité. La dissimilarité entre des individus x et y sera notée

Français

classification ascendante hiérarchique

regroupement ascendant hiérarchique

algorithme hiérarchique

Anglais

hierarchical clustering


Source : wikipedia

Source : Statistica

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Contributeurs: Evan Brach, Imane Meziani, Jacques Barolet, wiki