H-classificabilité
Mathématiques et sciences humaines, Tome 27 (1969), pp. 21-28.

Le but principal de la classification automatique est de découvrir, sur une population finie E, d'objets décrits au moyen d'un ensemble fini d'attributs, une hiérarchie de classifications emboitées respectant de manière satisfaisante les ressemblances entre objets; c'est-à-dire telle que deux objets se trouvent réunis à un niveau d'autant plus élevé de la hiérarchie que leur ressemblance est grande. E est en général un échantillon d'un ensemble E' plus vaste; on peut dans ces conditions se poser le problème de juger si au vu des données, il n'est pas artificiel d'imposer sur E une structure de chaîne de partitions censée respecter les ressemblances entre objets. D'où la proposition de statistiques susceptibles de mesurer l'aptitude de la population étudiée à être organisée en une hiérarchie de classifications; et, la définition d'un test éprouvant l'hypothèse de la non-existence d'une h-classification «naturelle». La donnée de base que nous considérons est une préordonnance sur E; c'est-à-dire un préordre total sur l'ensemble F des paires d'objets distincts de E.

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[1] J.P. Benzecri, Reconnaissance des formes et classification automatique, Cours I.S.U.P. (1968- 1969), Paris.

[2] B. Jaulin,« Mesure de la ressemblance en archéologie ». Colloque International, C.N.R.S. Archéologie et Calculateurs. Marseille, 7-12 avril 1969.

[3] I.C. Lerman, Les bases de la classification automatique, Gauthier-Villars, Collection Programmation, Paris, 1970. | MR | Zbl

[4] S. Régnier, « Non fécondité du modèle statistique général dans la classification automatique». Colloque International, C.N.R.S. Archéologie et Calculateurs. Marseille, 7-12 avril 1969.

[5] M. Roux, Algorithme pour construire une hiérarchie particulière. Thèse 3e cycle, déc. 1968, I.S.U.P., Paris.

[6] W.F. De La Vega, « Techniques de classification automatique utilisant un indice de ressemblance », Revue Française de Sociologie, déc. 1967.