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Message par basket92 le Lun 13 Déc 2010 - 18:50

Bonjour,

Je suis actuellement sur un projet de sport associatif et j'aimerais pouvoir automatiser certains choix.
Je vous serai très reconnaissant si vous pouviez m'aider.

J'ai une population de gens dont je connais :
Le sexe
L'age
La ville
Le niveau de la personne (débutant, avancé, expert)

J'aimerais constituer automatiquement des équipes de basket de 4 personnes:
2 hommes et 2 femmes <- impératif
et (au meilleur possible):
De même niveau,
région (pas forcément la même ville mais proche),
et age.

Je me souviens vaguement de mes cours de datamining (K-Means etc...) mais j'aurais aimé l'avis d'expert en la matière.

Un grand merci!

basket92

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Message par A.D. le Mar 14 Déc 2010 - 8:43

Bonjour,

Ceci ne répond pas à votre question mais je pense qu'une première étape serait de créer une variable "Région" qui à chaque ville associe un numéro (ou nom), par exemple, si vous considérez que ville A et ville B sont "proches" alors elles appartiendront toutes les deux à la région 1, et si ville C est éloignée de ces deux villes, elle appartiendra à la région 2, etc...

Bonne continuation,

A.D.

A.D.

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http://www.dacta.fr

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Message par basket92 le Mar 14 Déc 2010 - 10:26

Bonjour,

Merci pour votre réponse,
J'ai la capacité de "zoner" les villes.
Mais j'ai encore mieux, j'ai les positions géographiques de chaque ville (latitude, longitude).

Par contre je n'ai aucune idée de comment exploiter ces données pour répondre à ma problématique.

Si vous aviez d'autres conseils je vous en remercie grandement.

Cordialement.

basket92

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Message par sofsof le Mar 14 Déc 2010 - 17:55

bonjour,

a votre place je ferai une analyse factorielle des correspondances multiples (AFCM) (vous pouvez transformer la variable age en modalités, ou tous simplement vous l'introduisez en tant qu'une variable quantitative supplémentaire) ,après l'exploitation des données et la représentation simultanée des variables et les individus vous pouvez sélectionnez vos équipes maintenant tout cela va dépendre de la taille d'échantillon (si elle est grande, la tache serra compliquée) et la qualité de représentation qu'elle va fournir la méthode d'AFCM. si non la classification hiérarchique (CAH) reste une autre alternative mais je sais pas vraiment si elle est applicable sur votre échantillon.

sofsof

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Message par basket92 le Mer 15 Déc 2010 - 9:38

Merci sofsof pour ce début d'orientation.
J'ai lu quelques articles sur l'AFC mais j'avoue être un peu perdu dans toute cette théorie.

Auriez-vous, svp, un exemple concret d'application qui se rapporterait à mon besoin?
Ou encore mieux, pourriez-vous directement m'aider avec mon cas?
Concernant la taille de l'échantillon, j'ai environ 1000 individus.

Merci.

basket92

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Message par sofsof le Mer 15 Déc 2010 - 12:40

ben ok j'essaie de faire de mon mieux pour vous aider, laissez moi votre msn en MP.
merci

sofsof

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