Discussion :

[Aquhydro]

Bonjour,
Je cherche à faire du regroupement hiérarchique sous python ( par soucis d'automatisation). Je couple aujourd'hui deux logiciel, un pour créer ma matrix de distance entre mes individus, et l'autre, R, pour faire mon regroupement hiérarchique en utilisant la méthode de Ward.

Mon objectif est d'automatiser la méthode, pour avoir juste mon code python a lancer et obtenir mes fichiers de sortie.
La question est donc la suivante : est il possible depuis python soit de lancer R et de le commander, soit d'utiliser Ward ou une autre méthode de regroupement hierarchique sous python directement, si ces méthodes existes?

Je ne suis ni un informaticien, ni un mathématicien (je fais de la géologie) donc veuillez pardonner mes incertitudes et mes faiblesses de terminologies.

Merci beaucoup de votre aide précieuse.

[Julien N]

Salut.

est il possible depuis python soit de lancer R et de le commander

Très certainement. Comment fonctionne le code en question en R? Est-il envisageable de le modifier? Si le code lit un fichier d'inputs et créé un fichier de sortie, alors n'importe quel autre langage peut le piloter.

A ce que je deduis de la question (mais je me trompe peut-être) la matrice de distance est générée en python et le regroupement hierarchique en R avec une methode de "clustering" basée sur la methode de "Ward", correct? Je ne sais pas ce que cela couterait en investissement personnel et si cela est judicieux d'un point de vu perf (R est supérieur à python pour les stats et terme de perf), mais il est peut-être envisageable de passer tout en python en utilisant la bibliothèque Pandas ou Scipy .

Voici un exemple de regroupement hierarchique avec Scipy:
http://nbviewer.ipython.org/github/h...ustering.ipynb

Il y a aussi une bibliothèque destiné a piloter R: rpy2. Là le code python appel directement un fichier source R.

[dev_ggy]

Bonjour,

J'ajouterais simplement qu'il existe une bibliothèque de "data mining" sous python qui s'appelle scikit-learn. Elle n'est pas la seule, tu peux la trouver ICI. La méthode Ward y est implémentée. DOC WARD.

Bien cordialement.