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Conference papers

Micro rappel précision non supervisés : vers de nouvelles mesures de qualité de clustering

Jean-Charles Lamirel 1 Maha Ghribi 2 Pascal Cuxac 2 
1 TALARIS - Natural Language Processing: representation, inference and semantics
Inria Nancy - Grand Est, LORIA - Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications
Résumé : Ce papier propose une approche alternative aux indices classiques de qualité de clustering. Nos indices de Macro- et Micro- Rappel/Précision s'inspirent des modèles de classification symbolique en exploitant la répartition des propriétés des données associées aux classes. Nous en illustrons une application pour l'analyse de données textuelles qui permet de mettre en évidence l'hétérogénéité d'un résultat de clustering.
Complete list of metadata

https://hal.inria.fr/inria-00535940
Contributor : Jean-Charles Lamirel Connect in order to contact the contributor
Submitted on : Sunday, November 14, 2010 - 11:51:02 AM
Last modification on : Monday, September 12, 2022 - 2:08:26 PM

Identifiers

  • HAL Id : inria-00535940, version 1

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Citation

Jean-Charles Lamirel, Maha Ghribi, Pascal Cuxac. Micro rappel précision non supervisés : vers de nouvelles mesures de qualité de clustering. XVIIèmes Rencontres de la Société Francophone de Classification- SFC'10, Jun 2010, Saint-Denis de La Réunion, France. ⟨inria-00535940⟩

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