Approche pragmatique de la classification : arbres hiérarchiques, partitionnements

La quatrième de couverture indique: "La classification est une branche de l'analyse statistique multidimensionnelle descriptive qui a fait l'objet de très nombreuses publications. Elle connaît, ces dernières années, un renouvellement et un développement considérables avec la multiplic...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser: Nakache, Jean-Pierre, 19..-, Confais, Josiane (VerfasserIn)
Weitere Verfasser: Saporta, Gilbert, 1946-...., chercheur en statistique appliquée (VerfasserIn eines Geleitwortes)
Format: Livre papier
Sprache:Français
Veröffentlicht: Paris : Éditions Technip DL 2004.
Schlagworte:
Autres localisations: Voir dans le Sudoc
LEADER 03012nam a22002897a 4500
001 240224
008 050104s2004 xxe ||| |||| 00| 0 fre d
009 PPN083070753
020 |a 271080848X (br.) :  |c 49 EUR 
024 |a 9782710808480 
041 0 |a fre 
080 |a 519.2 
082 |a 519.535  |z eng 
082 |a 519.53 
100 1 |a Nakache, Jean-Pierre,  |d 19..- 
245 1 0 |a Approche pragmatique de la classification :  |b arbres hiérarchiques, partitionnements   |c Jean-Pierre Nakache,... Josiane Confais,... ; [préface de Gibert Saporta]. 
260 |a Paris :  |b Éditions Technip,  |c DL 2004. 
300 |a 1 volume (x-262 pages) :  |b illustrations, couverture illustrée en couleurs ;  |c 24 cm. 
504 |a Bibliographie p. [247]-256. Index 
520 |a La quatrième de couverture indique: "La classification est une branche de l'analyse statistique multidimensionnelle descriptive qui a fait l'objet de très nombreuses publications. Elle connaît, ces dernières années, un renouvellement et un développement considérables avec la multiplication de bases de données de plus en plus importantes, nécessitant une exploration fouillée (data mining) avant d'adopter un modèle probabiliste suggéré par les résultats. Les techniques de classification font appel à une démarche algorithmique et non à des techniques mathématiques complexes: les classes, obtenues après des opérations simples et répétitives, sont souvent faciles à décrire et à caractériser. Ce manuel pratique présente un large éventail de méthodes de classification, des plus classiques aux plus récentes, regroupées en trois types: . classification hiérarchique ascendante et descendante; . construction d'une partition unique fondée sur différentes notions: similarité, densité, modèle probabiliste ou neuronal, graphique; . classification d'un ensemble de variables. La plupart des méthodes implémentées dans plusieurs logiciels statistiques est largement illustrée et l'interprétation des résultats occupe une place importante. Cet ouvrage intéressera les praticiens confrontés, dans leurs travaux, à des données multidimensionnelles importantes et exerçant dans de nombreux domaines: médecine, sciences sociales, industrie, marketing, psychologie, météorologie, documentation, etc. Il s'adressera également aux enseignants, chercheurs, ingénieurs, étudiants et pourra servir de support de cours dans les universités et les grandes écoles." 
650 |a Algorithmes 
650 |a Classification automatique (statistique) 
650 |a Analyse multivariée 
650 |a Analyse discriminante 
700 1 |a Confais, Josiane.  |4 aut 
700 1 |a Saporta, Gilbert,  |d 1946-....,  |c chercheur en statistique appliquée.  |4 aui 
997 |0 240224  |1 Livre papier  |a Ressource papier  |c 0/Orléans/  |c 1/Orléans/BU Sciences, Technologies, STAPS/  |z Orléans, BU Sciences, Technologies, STAPS, 519.53 NAK  |z Orléans, BU Sciences, Technologies, STAPS, 519.53 NAK  |z Orléans, BU Sciences, Technologies, STAPS, 519.53 NAK