Ce tutoriel vient compléter le support de cours consacré aux "Cartes auto-organisatrices de Kohonen". Le premier objectif est de mettre en lumière deux aspects importants de l’approche : sa capacité à résumer l’information disponible dans un espace à deux dimensions ; son couplage avec une méthode de classification automatique permettant d’associer la représentation topologique (et la lecture que l’on peut en faire) à l’interprétation des groupes issus de la typologie. Nous utiliserons le logiciel R et le package « kohonen ».
Dans un deuxième temps, nous effectuerons une étude comparée de la qualité de la segmentation avec les K-Means, qui fait figure de référence, en procédant à une validation externe c.-à-d. en confrontant les regroupements proposés par les approches avec une classification préétablie. Cette procédure est souvent utilisée en recherche pour évaluer les performances des méthodes de clustering. Elle prend tout son sens lorsqu’on l’applique sur des données artificielles où l’on connait – parce que générée sciemment – la bonne typologie. Nous utiliserons les composants K-Means et Kohonen-Som de Tanagra.
Rendons à César ce qui lui appartient, ce tutoriel est en partie inspiré de l’article de Shane Lynn, accessible sur le site R-bloggers. Je me suis évertué à le compléter en introduisant les calculs intermédiaires permettant de mieux saisir le sens des graphiques, et en effectuant l’étude comparative.
Mots-clés : som, self organizing maps, kohonen, technique de visualisation, réduction de dimensionnalité, classification automatique, clustering, cah, classification mixte, logiciel R, package kohonen
Composants : KOHONEN-SOM, HAC, K-MEANS
Lien : Les cartes de Kohonen avec R
Fichier : waveform - som
Références :
Tutoriel Tanagra, "Les cartes auto-organisatrices de Kohonen - Diapos", Juillet 2016.
Tutoriel Tanagra, "Les cartes de Kohonen", Juillet 2008.
Lynn S., "Self-Organising Maps for Customer Segmentation using R", R-bloggers, February 2014.
