Stratégie de classification pour de grands ensembles de données. J. L. Mollière. La revue MODULAD, numéro 3, Juin 1989.

Résumé
L’objectif principal est ici le choix du nombre “optimal” de classes comme préalable à la solution du problème de classification sur une population de taille importante. Des réponses satisfaisantes, expérimentées en pratique, sont ici apportées, s’appuyant sur l’utilisation de critères adéquats et la mise en oeuvre des algorithmes classiques de classification (hiérarchique et non hiérarchique) pour leur optimisation.

Mots clés 
Classification automatique, classifiabilité, nombre de classes, critère de la variance, critère de De La Vega, nuées dynamiques, K-means, méthode de Ward, formes fortes.

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