Footnote:
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Description:
Le but des modèles traditionnels en classification (comme les partitions et les hiérarchies de parties) est de permettre de discriminer sans ambiguïté et donc de produire des classes non empiétantes (i.e. l’intersection de deux classes est vide ou une classe est incluse dans l'autre). Cependant, cette exigence de non ambiguïté peut conduire à occulter de l’information. Dans le cas des plantes hybrides en biologie par exemple ou encore de textes appartenant à plusieurs genres en analyse textuelle. Les modèles généraux comme les hypergraphes ou les treillis permettent de prendre en compte l’empiétance entre les classes. Plus précisément, les modèles dits "totalement équilibrés" autorisent l'empiétance tout en conservant certaines contraintes utiles en classification.En apprentissage automatique, les arbres de décision, très utilisés pour leur simplicité d'utilisation et de compréhension réalisent à chaque étape un partitionnement d'un ensemble en deux sous-ensembles.Nous montrons dans ce travail différents liens entre la classification traditionnelle et l'apprentissage automatique supervisé et montrons certains apports que chacun des deux mondes peut faire à l'autre.Nous proposons deux méthodes de classification mêlant les deux univers puis étendons la notion de binarité, très utilisée dans le cas des arbres, aux hypergraphes et aux treillis. Nous montrons alors l'équivalence entre les systèmes binarisables et les systèmes totalement équilibrés, faisant de ces derniers de parfaits candidats à la réalisation de modèles de classification en classes empiétantes. Nous proposons également diverses approximations de systèmes par des systèmes totalement équilibrés. ; Traditionally, classification models (such as partitions and hierarchies) aim at separating without ambiguities and produce non-overlapping clusters (i.e two clusters are either disjoint or one is included in the other). However, this non ambiguity may lead to mask information such as in the case of hybrid plants in biology or of texts which ...