Analyse de données probabilistes : treillis de concepts et classification
Résumé
On s'intéresse aux données probabilistes, c'est-à-dire, quand chaque individu est décrit par des distributions de probabilités ou de fréquences sur les catégories de variables qualitatives. En définissant les opérateurs appropriés pour le calcul d'extension et d'intention, on obtient deux correspondances de Galois distinctes, qui permettent de définir deux treillis de concepts pour ce type de données. D'autre part, utilisant des mesures de généralité, adaptées aux données probabilistes, une méthode de classification ascendante hiérarchique /pyramidale est proposée, dont les classes formées sont des éléments du treillis de concepts correspondant.