Classification, réseaux de neurones et science des données

分类方法和算法的自动构成和算法在L的整体分类中的一致性。S对非政府组织的分类，是对非政府组织的一种形式和形式，是一种先验的、实用的方法。Ce Qui n‘est Pas le cas des Nouvelles Méthodes de Classingempruées aux réseaux de Neurons Artifiels.非统计学家的发展、宏大的事业、企业的能力、现代化与生产的关系。S？倒了一杯热腾腾的酒，富豪们批评了S的作品。2014年，nous avons fait la Synthèse de ces ciaux critères en reproprant toutes les bases théorique et en les intégrant dans une nouvelle librairie R？nbCluust？L的目标是将所有符合逻辑的指数纳入S的图书馆，并在L的实用清单上列出30个新的指数，以验证这些指数的有效性。这是一个非常重要的问题，也就是说，所有的国家和地区都有自己的国家和地区。*每个国家的统计和神经细胞的发展都是一个重要的项目。分类的方方面面。*从分类和分类的角度来看，S的观点和观点基于S的分类和神经元的非上级分类。这是一种非分类的分类，不能篡改，也不能用于神经元的分类。再加上，nous considérerons différentes meures de ressiblance et différentes codages selon la Natural et L‘esspace de eprésentation des données.*ainsi，diférerons différentes meures de Resamblance et différentes codages selon la Natural et L’esesesde eprésentation des données.*ainsi，didélistions des données serontétudiées.D‘ailleur，nous considérerons De Centralitéen Function de la Natural des Donnéesàétudier.DES分析比较了以下几个方面的问题：侦察和研究领域的问题。

La classification automatique est constituée essentiellement de méthodes et d'algorithmes qui consistent à donner le meilleur groupement en classes de l'ensemble à étudier. Qu'il s'agisse de méthodes de classification hiérarchique ou non hiérarchique, la formation des classes se fait de façon non supervisée dans le sens où les critères d'agrégation des classes n'utilisent pas de connaissance a priori présente dans les données et n'ont donc pas recours à des données d'apprentissage. Ce qui n'est pas le cas des nouvelles méthodes de classification empruntées aux réseaux de neurones artificiels. Ces dernières, développées par des non statisticiens, connaissent un grand essor à cause, entre autres, de leur capacité d'apprentissage, de modélisation et de réduction. Et pourtant, peu d'ouvrages statistiques sont dédiés à établir le lien entre les méthodes statistiques et les méthodes neuronales.***À toutes ces méthodes classiques et nouvelles s'associe le problème fondamental du choix du nombre de classes. Pour y remédier, plusieurs critères ont été définis et proposés dans la littérature. En 2014, nous avons fait la synthèse de ces principaux critères en reprenant toutes les bases théoriques et en les intégrant dans une nouvelle librairie R «NbClust». L'objectif est de rassembler tous les indices implémentés dans le logiciel SAS ou dans les libraires R, et d'y ajouter de nouveaux indices afin de fournir à l'utilisateur une liste de 30 critères de validation lui permettant d'estimer le bon nombre de classes dans un jeu de données. Cependant, «NbClust» comme d'ailleurs les critères qui y sont sous--jacents ne prennent pas en compte les méthodes neuronales et ne considèrent que des critères classiques d'agrégation des classes et des mesures habituelles de distances ou de dissimilarités.***Le but principal de ce projet de recherche est de développer un cadre théorique de comparaison entre les méthodes statistiques et neuronales. Il vise également à répondre à la problématique de la détermination du nombre de classes et concerne les aspects formels de la classification.***Spécifiquement, il s'agit d'approfondir les bases théoriques des méthodes de mélange de densités en classification et celles des réseaux de neurones non supervisés. Ce qui permettra, notamment, d'étendre l'étude qui a mené à la mise en oeuvre de «NbClust» à des méthodes de classification non classiques, à savoir les méthodes probabilistes et neuronales. De plus, nous considérerons différentes mesures de ressemblance et différents codages selon la nature et l'espace de représentation des données.***Ainsi, diverses modélisations statistiques des données seront étudiées. D'ailleurs, nous considérerons diverses mesures de centralité en fonction de la nature des données à étudier. Des analyses comparatives seront menées sur des données simulées et des données réelles issues du domaine de reconnaissance des formes et des réseaux.