Méthode visuelle et interactive de partitionnement d'un ensemble de données à l'aide de graphes de voisinage construits par des fourmis artificielles
Résumé
Nous présentons dans cet article une méthode de découverte visuelle et interactive d'un partitionnement de données qui s'appuie sur la visualisation d'un graphe de voisinage obtenu à l'aide de la méthode biomimétique AntGraph. Le but est de construire ce graphe en un temps de calcul très faible grâce aux principes de l'heuristique développée, puis de laisser l'expert du domaine procéder de manière interactive à la définition d'une classification sur l'ensemble de données considéré. Nous proposons une évaluation expérimentale de notre méthode interactive sur un panel d'utilisateurs experts et non-experts et comparons les résultats obtenus en terme de qualité avec une méthode de classification interactive visuelle à base de points d'intérêts, et deux méthodes automatiques de classification que sont la Classification Ascendante Hiérarchique et AntTree. Nous montrons finalement que l'utilisation d'une technique de visualisation et d'exploration interactive par des utilisateurs experts ou non sur des graphes de données construits par AntGraph permet de découvrir une classification ayant une qualité similaire à celles obtenues avec des méthodes interactives ou automatiques.