Two step soft subspace SOM : une méthode de classification multi-bloc avec sélection de variables - Cnam - Conservatoire national des arts et métiers Accéder directement au contenu
Article Dans Une Revue Revue des Nouvelles Technologies de l'Information Année : 2016

Two step soft subspace SOM : une méthode de classification multi-bloc avec sélection de variables

François Kaly
  • Fonction : Auteur
Mory Ouattara
  • Fonction : Auteur
Niang Awa
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 964716
Sylvie Thiria
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 924914
Beatrice Marticorena
Serge Janicot
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 963024

Résumé

Nous proposons une stratégie de classification de données multi-blocs basée sur l'utilisation de la méthode de soft subspace clustering 2S-SOM dans un processus hiérarchique à deux niveaux combiné à des tests statistiques. Une première application de la méthode 2S-SOM fournit un système de poids évaluant les contributions relatives des variables et des blocs aux groupes d'observations. Nous proposons une procédure de test statistique permettant de sélectionner les variables significativement pertinentes. 2S-SOM est à nouveau utilisée sur ces dernières pour déterminer la partition finale des observations. La méthode est évaluée sur des données simulées et réelles. En particulier, l'application sur des données météorologiques montre que la sélection des variables au niveau 1 facilite l'interprétation des classes obtenues.
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2S-SOM_RNTI_AAFD 2016.pdf (922.79 Ko) Télécharger le fichier
Origine : Accord explicite pour ce dépôt

Dates et versions

hal-03186961 , version 1 (17-04-2024)

Identifiants

  • HAL Id : hal-03186961 , version 1

Citer

François Kaly, Ndèye Niang, Mory Ouattara, Niang Awa, Sylvie Thiria, et al.. Two step soft subspace SOM : une méthode de classification multi-bloc avec sélection de variables. Revue des Nouvelles Technologies de l'Information, 2016, pp.51-66. ⟨hal-03186961⟩
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