Deuxième semestre
Classification non supervisée
Objectifs
Détection de sous-populations homogènes ; Maîtrise des algorithmes de mise en place des méthodes ; Discussion critique des résultats et du choix des méthodes ;
Plan
Introduction à la classification non-supervisée. Difficultés, interprétations, problématiques ; Méthodes géométriques de classification : k-means, classification ascendante hiérarchique ; Modèles de mélange. Algorithme EM ; Méthodes probabilistes de classification : classification par modèle de mélange ; Analyse des résultats, choix méthodologiques et contextes d’application ;
Prérequis
Algèbre linéaire, Statistique descriptive, Probabilités