ClustGeo : Classification Ascendante Hiérarchique (CAH) avec contraintes de proximitté géographique

Abstract : Hierarchical Ascendant Clustering (HAC) is a well-known method of individual clustering. This method aims to bring together individuals who are similar regarding to variables which describe them. But when individuals are geographical units, the user may wish geographically close individuals to be put in same clusters and that, without too much deteriorating the quality of the partition. The proposed ClustGeo method allows geographical constraints of proximity to be taken into account within the HAC. For that purpose, a new Ward homogeneity criterion based on two different matrices of distances is proposed.
Type de document :
Communication dans un congrès
47èmes Journées de Statistique de la SFdS, Jun 2015, Lille, France
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https://hal.inria.fr/hal-01246856
Contributeur : Marie Chavent <>
Soumis le : dimanche 20 décembre 2015 - 07:46:46
Dernière modification le : jeudi 11 janvier 2018 - 06:22:11

Identifiants

  • HAL Id : hal-01246856, version 1

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Citation

Marie Chavent, Vanessa Kuentz-Simonet, Amaury Labenne, Jerome Saracco. ClustGeo : Classification Ascendante Hiérarchique (CAH) avec contraintes de proximitté géographique. 47èmes Journées de Statistique de la SFdS, Jun 2015, Lille, France. 〈hal-01246856〉

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