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RNTI

MODULAD
Classification de Données Complexes par Globalisation de Mesures de Similarité via les Moyennes Quasi-Arithmétiques
In EGC 2018, vol. RNTI-E-34, pp.47-58
Résumé
La plupart des méthodes de classification sont conçues pour des types particuliers de données: données numériques, textuelles, catégoriques, fonctionnelles, probabilistes ou encore de type graphes. Cependant, les données générées dans notre quotidien sont en général composées de données de types mixtes. Par exemple, si nous considérons la prévention cardiaque dans le domaine de la santé, les applications vont combiner des données issues de capteurs avec d'autres données telles que l'âge, le niveau d'effort, la fréquence cardiaque maximale, des histogrammes de fréquences cardiaques moyennes lors de précédents efforts, etc. Ceci nous amène à la problématique de construire des classes en tenant compte de ces différentes données, et de définir une mesure de similarité à partir des similarités de paires d'objets sur les différents types de variables. Dans cet article nous proposons une méthode de classification basée sur la fusion des matrices de similarité à l'aide des moyennes quasi-arithmétiques qui permet de choisir les différentes “dimensions” des données à considérer, et ce quel que soit le type de données, pour autant qu'une mesure, de similarité ou de dissimilarité existe pour chacun des types de données, ce qui est très souvent le cas.