Indices de qualité en clustering

Stéphane Lallich (1) , Philippe Lenca (2, 3)

1 ERIC - Equipe de Recherche en Ingénierie des Connaissances
2 Lab-STICC_TB_CID_DECIDE
3 LUSSI - Département Logique des Usages, Sciences sociales et Sciences de l'Information

L'absence de vérité de terrain, entre autres, fait que l'évaluation d'un clustering est un problème non trivial pour lequel il est nécessaire d'utiliser des indices de qualité adaptés au but recherché et aux données. L'exposé présentera les éléments clés pour caractériser un indice de qualité, les principaux indices internes et externes et une approche axiomatique pour le choix d'un indice.

Mots clés: Clustering; Cluster stability; Clustering algorithms; Classification non supérvisée; Measure de qualité; Indices de qualité

Domaines: Statistiques [math.ST]; Machine Learning [stat.ML]

Stéphane Lallich, Philippe Lenca. Indices de qualité en clustering. Journée thématique : clustering et co-clustering, Oct 2015, Issy Les Moulineaux, France. ⟨hal-01230854⟩