La CAH (classification ascendante hiérarchique) est une technique de classification (typologie, clustering, apprentissage non supervisé) très populaire. Son succès repose – entres autres – sur la nature de la solution qu’elle propose : nous disposons à l’issue des traitements d’une série de partitions emboîtées représentées graphiquement à l’aide d’un dendrogramme. Ainsi, au lieu d’une réponse unique, très possiblement arbitraire surtout s’agissant de regroupements sans a priori d’ensembles d’observations, nous disposons de scénarios de solutions qui nous permettent d’enrichir l’analyse que nous menons sur nos données.
Ce support de cours décrit dans les grandes lignes les mécanismes sous-jacents à l’algorithme d’apprentissage. La mise en œuvre sous R (hclust), Python (package scipy) et Tanagra (HAC) est également détaillée. Les nombreux tutoriels cités en bibliographie permettront aux lecteurs d’aller plus loin dans la pratique de la technique dans des problèmes réels.
Mots-clés : cah, classification ascendante hiérarchique, classification automatique, typologie, clustering, apprentissage non supervisé, tandem analysis, classification sur composantes principales, cah mixte, logiciel R, hclust, python, package scipy, distance euclidienne, stratégie d’agrégation, méthode ward, saut minimum, saut maximum, single linkage, complete linkage, classement d’un individu supplémentaire, inertie, inertie inter-classes, inertie intra-classes, théorème d’huygens
Composants : HAC, K-MEANS
Document : cah.pdf
Références :
Tutoriel Tanagra, "Classification automatique sous R", octobre 2015.
Tutoriel Tanagra, "Classification automatique sous Python", mars 2016.
