Groupe d’études et de recherche en analyse des décisions

Développement de méthodes de classification non supervisée

Mehdi Boutrif ISIMA, France

La classification non supervisée est une méthode appliquée à l'analyse des données. Elle permet de rassembler des objets dans des classes de manière homogène en ce sens que les données de chaque sous-ensemble partagent des caractéristiques communes. Une des approches de la classification consiste à utiliser la programmation linéaire en posant un problème de partitionnement. Cependant le nombre de variables augmentant trop rapidement en fonction du nombre d'objets considérés, le recours à une méthode de génération de colonnes est fréquemment employé. Le problème est alors décomposé en deux sous-problèmes. Face à cet enjeu, un logiciel générique de classification a été créé. Ce séminaire aborde l'étude d'un critère de classification développé.