Un logiciel de visualisation et de classification interactives de données quantitatives multidimensionnelles
Auteur / Autrice : | François Esson |
Direction : | Jack-Gérard Postaire |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Productique |
Date : | Soutenance en 1997 |
Etablissement(s) : | Lille 1 |
Mots clés
Mots clés contrôlés
Résumé
Les travaux concernent le développement d'un logiciel de classification de données multidimensionnelles interactif basé sur une nouvelle méthode de représentation plane non linéaire. Les techniques d'analyse de données ont pour but de séparer un ensemble d'observations multidimensionnelles en différents sous groupes ou classes, ayant des propriétés voisines, ou des similarités. Dans notre cas, les données brutes ou observations sont quantitatives, obtenues à partir des mesures de n variables sur p échantillons d'une population d'objets donnée. Dans un problème en deux dimensions, les données peuvent être examinées visuellement et formeront un nuage de points sur un diagramme ; ainsi les différentes classes de données présentes pourront être identifiées sans description mathématique formelle de la similarité entre les observations, ni une définition précise de ce qu'est une classe. Notre nouveau mode de représentation plane, permet d'exploiter d'une manière similaire, les capacités discriminatoires de l'opérateur humain dans le cas de données multidimensionnelles. Prenons tout d'abord le cas d'un observateur virtuel évoluant dans l'espace tridimensionnel. Sa position dans l'espace sera définie en tant que point de vue, l'axe de son regard étant la direction de vue. Les coordonnées rectangulaires de la représentation plane d'un point dans l'espace seront d'une part la distances euclidienne entre le point de vue et ce point, d'autre part l'angle entre l'axe du regard de l'observateur virtuel, ou direction de vue, et la droites joignant ce point et le point de vue.