Discussion :

[hoccha]

Bonjour

J'ai réalisé un clustering via FactoMineR. Jusque-là tout va bien... le clustering que j'obtiens est bon.

Mais maintenant, j'ai de nouvelles observations et je voudrais pouvoir les classifier -- c'est-à-dire trouver le numéro du cluster le plus proche de l'observation (dans le sous-espace généré par la pca).

Auriez-vous une idée de comment faire?

Voici un exemple simplifié de mon problème:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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library(FactoMineR)

data(iris)
iris <- iris[sample(NROW(iris)),]

Dtest <- iris[1:10,]   ## 10 obs. pour le testing
Dtrain <- iris[11:NROW(iris),] ## 140 obs. pour le learning

res.pca <- PCA(Dtrain[,-5],ncp=2,scale.unit=TRUE)
res.hcpc <- HCPC(res.pca,nb.clust=3,graph=T,consol=TRUE,iter.max=10)

## Maintenant... comment puis-je trouver la classe des 10 observations de Dtest ?

Un grand merci !

[Karacole]

Salut, je ne sais pas si c'est ce que tu veux, mais pour classifier des nouvelles données dans des clusters déjà classés (data mining en sommes non ?) tu peux utiliser les tests de classification.

Methode des K-means, classification ascendante hierarchique (CAH), ...

En espérant avoir aidé