L’interprétation des classes est une étape essentielle de la classification automatique. En effet, une fois les groupes constitués, il faut comprendre les mécanismes qui en sont à l’origine. Identifier les caractéristiques qui sous-tendent les différenciations entre les groupes est primordial pour s’assurer de leur crédibilité.
Dans ce support de cours, nous explorons les techniques simples univariées et multivariées. Les premières ont le mérite de la facilité de calcul et de lecture, mais ne tiennent pas compte de l’effet conjoint des variables. Les secondes sont a priori plus performantes, mais nécessitent une expertise supplémentaire pour appréhender pleinement les résultats.
Mots-clés : classification automatique, typologie, clustering, apprentissage non supervisé, inertie inter-classes, inertie intra-classes, inertie expliquée, théorème d’huygens, valeur test, distance entre centres de classes, rapport de corrélation
Document : Caractérisation des classes
Dataset : Voitures
Références :
Tutoriel Tanagra, "Interpréter la valeur test", avril 2008.
Tutoriel Tanagra, "Comprendre la taille d'effet (effect size)", mai 2017.
Tutoriel Tanagra, "Classification ascendante hiérarchique - Diapos", juillet 2016.
Tutoriel Tanagra, "Classification automatique sous R", octobre 2015.
Tutoriel Tanagra, "Classification automatique sous Python", mars 2016.
