« Clustering et classification hiérarchique en text mining » : différence entre les versions

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\cos(i,j) = \frac{i\cdot j}{\sqrt{i\cdot i\times j\cdot j}} = \frac{i\cdot j}{\lVert i \rVert \lVert j\rVert} \text{ où } i\cdot j\text{ dénote le produit scalaire et }\lVert . \rVert\text{ la norme associée.}
\cos(i,j) = \frac{i\cdot j}{\sqrt{i\cdot i\times j\cdot j}} = \frac{i\cdot j}{\lVert i \rVert \lVert j\rVert}  
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où <math> i\cdot j<\math> dénote le produit scalaire et <math>\lVert . \rVert<\math> la norme associée.




Version du 30 octobre 2014 à 17:02

Cet article est une ébauche à compléter. Une ébauche est une entrée ayant un contenu (très) maigre et qui a donc besoin d'un auteur.

clustering basé sur une distance

Définition d'une distance

Voir la page Text mining pour un survol.

La distance la plus couramment utilisée est la distance du cosinus ou cosine qui est définie comme

où <math> i\cdot j<\math> dénote le produit scalaire et <math>\lVert . \rVert<\math> la norme associée.


à détailler un peu plus ici

Autres bases possibles pour la classification

D'autres bases existent pour la classification que la définition d'une distance poiur définir la similarité entre deux termes. On peut voir à ce sujet Aggarwal & Zhai qui distinguent

  • la méthode LSI (Latent Semantic Indexing) qui cherche a grouper les termes synonymes avant la classification. A ce sujet, voir Senellart & Blondel in Berry & Castellanos (2007), p25
  • la méthode NMF (Non-negative Matrix Factorisation) dont le but est d'extraire de la matrice termes-documents un ensemble plus restreint de caractéristiques sur lesquelles seront appliqué la classification.
  • les méthodes basées sur l'entropie

ou encore Pons & Latapy au sujet des marches aléatoires.

Méthodes de regroupement

Références

  • Berry, M. & Castellanos, M. (2007) Survey of Text Mining: Clustering, Classification, and Retrieval, Second Edition PDF
  • Aggarwal, C. & Zhai C. (2012). A Survey of Clustering Algorithms, in Mining Text Data, Springer. ch4 PDF
  • Feinerer, I., Hornik, K. & Meyer, D. (2008). Text Mining Infrastructure in R. Journal of Statistical Software, 25. PDF
  • Pons, P. & Latapy, M. (2005) Computing communities in large networks using random walks PDF

Manuel R

Références informelles

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