Cartes Topologiques et classification hiérarchique : application à la classification de la couleur de l'océan
Résumé
A la difference des algorithmes de type "nuees dynamiques" ou les
methodes statistiques, la classiffication ascendante hierarchique
(CAH) est une methode d'analyse de donnees permettant d'identifier
les groupes de donnees sans en connaître leur nombre a priori. L'un
des inconvenients de la CAH est qu'elle est mal adaptee a la gestion
d'un nombre important d'objets a classer. Les algorithmes de
quantification vectorielle sont classiquement utilises pour trouver
un ensemble de vecteurs referents permettant de coder de maniere
compacte tous les vecteurs d'un ensemble de donnees. Leur repartition
depend de la fonction densite sousjacente aux donnees. Comparees aux
methodes classiques de quantification vectorielle, les cartes
topologiques introduisent une relation supplementaire de voisinage
entre les vecteurs referents. L'algorithme topologique le plus connu
est celui propose par Kohonen. D'autres generalisations de cet
algorithme ont ete proposees, elles proposent des algorithmes
d'apprentissage qui permettent en plus d'approximer la fonction de
densite de la population observee selon des modeles probabilistes
plus complexes, PRSOM est l'un de ces algorithmes. Dans cet article,
nous proposons un algorithme de classification mixte qui combine
l'algorithme probabiliste des cartes topologiques (PRSOM) et la CAH.
Nous testons son eficacite sur un probleme reel d'oceanographie : la
classification des spectres du radiometre SeaWiFS.