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Analyse de donnée, classification sous XLSTAT
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Analyse de donnée, classification sous XLSTAT
Bonjour,
j'aurais besoin de votre aide. Je dois répondre à la question suivante avant vendredi mais je ne comprends pas grand chose.
"J'ai réalisé une classification où j'obtiens 45% de variabilité inter groupes. Que puis-je faire avec ces résultats ?"
Je vous remercie pour votre aide,
Leire
j'aurais besoin de votre aide. Je dois répondre à la question suivante avant vendredi mais je ne comprends pas grand chose.
"J'ai réalisé une classification où j'obtiens 45% de variabilité inter groupes. Que puis-je faire avec ces résultats ?"
Je vous remercie pour votre aide,
Leire
leire- Nombre de messages : 1
Date d'inscription : 11/04/2016
Re: Analyse de donnée, classification sous XLSTAT
Bonjour,
On va faire court sur le premier point: inutile de pondre 50 pseudos avec la même question pour que les actifs du forum répondent. Bien au contraire, cela enlève l'envie de prendre du temps pour votre question. La prochaine fois que je vois un pseudo lambda poser la même question je supprime le topic que je vous ai laissé. Et dans le cas où ça ne serait pas vous mais vos camarades de classe, la remarque tient toujours.
Sur le second, votre question est trop vague à mon sens, il va falloir développer. A la base la variabilité inter-classe doit mesurer à quel point vos groupes sont disjoints lors de votre classification, 45% est un chiffre qui ne me parle pas car je n'ai jamais été à fond dans le clustering hiérarchique, l'idéal serait de proposer une figure avec vos groupes et un code couleur si vous êtes dans un plan à deux dimensions, sinon l'arbre de classification directement. Enfin, le but de clustering est de maximiser la variance inter-classe et minimiser la variance intra-classe soit des groupes disjoints et les plus compactes possibles.
On va faire court sur le premier point: inutile de pondre 50 pseudos avec la même question pour que les actifs du forum répondent. Bien au contraire, cela enlève l'envie de prendre du temps pour votre question. La prochaine fois que je vois un pseudo lambda poser la même question je supprime le topic que je vous ai laissé. Et dans le cas où ça ne serait pas vous mais vos camarades de classe, la remarque tient toujours.
Sur le second, votre question est trop vague à mon sens, il va falloir développer. A la base la variabilité inter-classe doit mesurer à quel point vos groupes sont disjoints lors de votre classification, 45% est un chiffre qui ne me parle pas car je n'ai jamais été à fond dans le clustering hiérarchique, l'idéal serait de proposer une figure avec vos groupes et un code couleur si vous êtes dans un plan à deux dimensions, sinon l'arbre de classification directement. Enfin, le but de clustering est de maximiser la variance inter-classe et minimiser la variance intra-classe soit des groupes disjoints et les plus compactes possibles.
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