La classification est un des nombreux domaines de la Fouille de Données qui vise à extraire l'information à partir de grands volumes de données en utilisant différentes techniques computationnelles de l'apprentissage, des statistiques et de la reconnaissance des formes. Une des deux approches fondamentales de la classification non supervisé (ou clustering) est la classification hiérarchique. Son but est de produire un arbre dans lequel les nœuds représentent des classes des objets analysés. Un des inconvénients principaux de la méthode ascendante hiérarchique la plus connue et la plus utilisée, la Classification Ascendante Hiérarchique (CAH), est le fait qu'on ne peut pas mettre en évidence des classes d'objets ayant des caractéristiques communes. Cette propriété se trouve par exemple dans les classes qui se recouvrent et qui ont été introduites et étudies dans les extensions de la CAH.<br /><br />Cette thèse porte sur une extension récente de la Classification Ascendante Hiérarchique, appelée Classification Ascendante 2-3 Hiérarchique et proposé par P. Bertrand en 2002, avec en vue son application au domaine de la Fouille de Données.<br />Les trois contributions majeures de cette thèse résident dans l'étude théorique des 2-3 hiérarchies (appelées aussi paired hierarchies), dans le nouvel algorithme de 2-3 CAH avec son implémentation et dans la première étude applicative de cette méthode dans deux domaines de la Fouille de Données.<br /><br />Notre étude théorique inclut la découverte de quatre nouvelles propriétés théoriques des 2-3 hiérarchies et les définitions des liens d'agrégation entre les classes pour ce type de structure. Ceci nous a aussi permis de mettre en évidence un cas spécial de fusion des classes et d'introduire une étape intermédiaire dans la construction des 2-3 hiérarchies. L'étude exhaustive et systématique des cas possibles nous a permis de formuler les meilleurs choix concernant le lien d'agrégation et l'indexation de la structure, avec en vue l'amélioration de la qualité des 2-3 hiérarchies.<br /><br />Dans un deuxième temps, basé sur notre étude et contributions théoriques, nous proposons un nouvel algorithme général de Classification Ascendante 2-3 Hiérarchique. Ceci représente la concrétisation de notre travail précédent, aboutissant à un algorithme performant, qui explore plusieurs possibilités du modèle 2-3 hiérarchique. Une analyse théorique de la complexité de notre algorithme a montré que la complexité a été réduite de O(n3) dans l'algorithme initial de 2-3 CAH à O(n2 log n) pour notre algorithme. Les comparaisons des 2-3 hiérarchies avec les hiérarchies classiques obtenues sur différents ensembles de données (réels et simulés), ont validé l'analyse de complexité par les temps d'exécution. En plus, des résultats très satisfaisants ont été obtenus en analysant la "qualité" des 2-3 hiérarchies comparées aux hiérarchies classiques : jusqu'au 50% de classes en plus et un gain maximum de 84% en utilisant l'indice de Stress.<br />Nous avons ensuite proposé un modèle orienté-objet de notre algorithme de 2-3 CAH, qui a été intégré dans une boite à outils ``Hierarchical Clustering Toolbox'' (HCT) que nous avons développée pour la visualisation des méthodes ascendantes hiérarchiques de classification. Ce modèle a été également intégré comme méthode d'indexation des cas dans la plateforme de Raisonnement à Partir de Cas (RàPC), CBR*Tools, développé à l'INRIA Sophia Antipolis, et utilisé pour la conception des systèmes de recommandations. <br /><br />Notre dernière contribution concerne une toute première étude de l'utilisation de notre algorithme de 2-3 CAH sur des données réelles relevant de deux domaines de la Fouille des Données : le Web Mining et la Classification de Documents XML. Celle-ci a donné lieu à des résultats intéressants et portait sur la comparaison de la classification 2-3 hiérarchique des équipes de recherche de l'INRIA en utilisant soit le comportement des utilisateurs sur leur sites Web, soit leur rapport annuel d'activité écrit en XML, par rapport à la structure organisationnelle existante en thèmes de recherche.<br /><br />Pour conclure, nous montrons que ce sujet est loin d'être épuisé et nous proposons plusieurs pistes de recherche future relatives à la Classification Ascendante 2-3 Hiérarchique ainsi qu'à notre boite à outils HCT, développée pendant cette thèse.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00156809 |
| Date | 23 March 2007 |
| Creators | Chelcea, Sergiu |
| Publisher | Université de Nice Sophia-Antipolis |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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