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R Discussion :

méthode descendante hiérarchique


Sujet :

R

  1. #1
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    Par défaut méthode descendante hiérarchique
    Bonjour,
    Je veux implémenter l'algorithme de diana (méthode descendante hiérarchique) sur les bases de données suivantes : iris, breast cancer, ionosphere, breast cancer et sonar, et chercher la précision. J'essaye avec ce code :

    Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
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    2
     iris.diana<-diana(scale(iris[,1:4]))
    table(classe,iris$Species)
    Quelqu'un peut-il m'aider svp

    ###

    Voici le code pour Iris, mais je ne sais pas comment faire pour les autres bases :

    Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
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    iris.diana<-diana(scale(iris[,1:4]))
    iris.diana$dc # mesure la qualité de la partition
    pltree(iris.diana,labels=FALSE,main="Dendrogram par la méthode de diana",xlab="")
    classe=cutree(iris.diana,k=3) # on découpe en 3 classes
    rect.hclust(iris.diana,k=3,border="red")
    table(classe,iris$Species)
    mat=table(c(classe[1:50],classe[101:150],classe[51:100]),iris$Species)
    taux = sum(diag(mat))/sum(mat)
    taux
    Maintenant je veux changer la base iris par ces bases :

    1)https://archive.ics.uci.edu/…/Connec...nch+%28Sonar,…
    2)https://archive.ics.uci.edu/…/Breast...sconsin+%28Di…
    3)https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Ionosphere
    4) http://archive.ics.uci.edu/…/b…/brea...wisconsin.data
    cat breast-cancer-wisconsin.data

    si il veut plait quelqu'un peut m'aider.

    ###

    Où est le problème dans ce code-là :

    Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
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    require(class) 
    require(stats) 
    library(RWeka) 
    options(max.print=1000000) 
     
    dat<-read.table("https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/ionosphere/ionosphere.data",sep=",") 
    dat 
    names(dat) <- c('v1','v2','v3','v4','v5','v6','v7','v8','v9','v10','v11','v12','v13','v14','v15','v16','v17','v18','v19','v20','v21','v22','v23','v24','v25','v26','v27','v28','v29','v30','v31','v32','v33','v34','v35')
    head(dat)
     
    dat.diana<k-diana(scale(dat[,c(1:34)], 2))
    dat.diana$dc # mesure la qualité de la partition
    pltree(ionosphere.diana,labels=FALSE,main="Dendrogram par la méthode de diana",xlab="")
    classe=cutree(dat.diana,k=2) # on découpe en 3 classes
    rect.hclust(dat.diana,k=2,border="red")

  2. #2
    Candidat au Club
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    Avril 2015
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    1
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    Activité : Chargé d'affaire

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    Messages : 1
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    Points
    3
    Par défaut
    J'ai pas trop compris votre question, merci de préciser , vous chercher à faire de la classification , essayer de détailler votre objectif

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