Discussion :

[takout]

Bonjour,

J'utilise la fonction clusterdata pour faire de la classification ascendante hiérarchique. Ça fonctionne mais j'aimerais savoir comment faire pour automatiquement obtenir le nombre de clusters qui semble le plus optimal.
Certaines librairies du logiciel R permettent de faire ceci mais sur matlab ça semble pas possible. Pouvez-vous m'aidez s'il vous plaît ?

[Kangourou]

Salut,

Essaie d'afficher le dendrogramme de la classification (sous Matlab, c'est la fonction "dendrogram" !)

Le principe des classifications ascendantes est d'agréger récursivement les cluster, jusqu'à n'en avoir qu'un seul. Le choix des cluster à agréger se fait sur un critère, en général une distance. On commence donc par agréger les cluster proches, et on finit par les cluster éloignés. Le dendrogramme affiche la valeur des distances en fonction du nombre de clusters.

Dans certains cas, on voit apparaître des paliers caractéristiques : on va agréger des clusters proches, puis il va falloir considérer une distance plus importante pour la prochaine agrégation. Ce sont ces paliers qui permettent parfois de choisit le nombre caractéristique de clusters.

Après, je ne crois pas qu'il existe des critères de décision qui permettent de calculer automatiquement le nombre optimal de clusters, le choix reste souvent empirique...

j'espère que c'est plus clair ?

A+

[takout]

Si c'est clair, je vous en remercie.