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Optimisation en classification automatique

Le Chesnay : Institut national de recherche en informatique et en automatique, 1979. -2 vol., 896 p. ; 24 cm. ISBN 2-7261-6219-0

par Jacques Hebenstreit

L'analyse des données qui a pris son essor grâce à l'ordinateur, a profondément modifié les problèmes de classification dans la mesure où elle permet de mettre en évidence de façon simple les propriétés de données fournies sous forme de tableaux.

Cet ouvrage collectif s'attache plus particulièrement à montrer que la méthode des Nuées dynamiques (MND) largement développée par l'INRIA, fournit un cadre général permettant d'énoncer un grand nombre de problèmes de classification automatique en terme d'optimisation d'un critère mathématiquement bien défini et d'aboutir à des algorithmes qui optimisent ce critère.

Le premier chapitre présente le formalisme général de la méthode des Nuées dynamiques tandis que les chapitres 2 à 7 développent des aspects plus particuliers utilisés dans la suite de l'ouvrage.

Les chapitres 8 à 15 forment la deuxième partie de l'ouvrage qui montre comment des problèmes classiques (analyse de données, statistiques, analyse numérique) peuvent, grâce à la MND, être transformés en problèmes de classification automatique.

La troisième partie (chapitres 17, 18, 19) traite du problème des remaniements adaptatifs des tableaux de données initiaux en vue de leur traitement par la MND.

La quatrième partie étudie les recouvrements autres que les partitions. Cette technique permet en effet, souvent, d'améliorer des résultats obtenus par les méthodes classiques.

En plus des applications indiquées dans le corps de l'ouvrage, la dernière partie traite de manière détaillée trois applications particulières : les données médicales provenant de l'Institut Pasteur, l'amélioration des systèmes d'exploitation d'un ordinateur fonctionnant avec une mémoire en mode paginé et enfin l'étude des courbes de charge des clients d'EDF.

L'ouvrage comporte un certain nombre de programmes en FORTRAN mais des programmes particuliers peuvent être obtenus en écrivant directement aux auteurs.

Une abondante bibliographie permet de se reporter aux travaux originaux et aux publications et thèses dont les thèmes n'ont pu être, faute de place, développés dans l'ouvrage.

Cet ouvrage de synthèse sur la MND fait le point dans un domaine important et en pleine évolution. Sa lecture est vivement recommandée aux spécialistes et chercheurs en analyse de données.