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<publisher>HAL CCSD</publisher>
<title lang=fr>Weighted Hierarchical Mixed Topological Map: une méthode de classification hiérarchique à deux niveaux</title>
<creator>Ouattara, Mory</creator>
<creator>Niang, Ndèye</creator>
<creator>Thiria, Sylvie</creator>
<creator>Mandin, Corinne</creator>
<creator>Badran, Fouad</creator>
<contributor>Centre d'Etude et De Recherche en Informatique du Cnam (CEDRIC) ; Conservatoire National des Arts et Métiers [CNAM]</contributor>
<contributor>Centre Scientifique et Technique du Bâtiment (CSTB) ; Centre Scientifique et Technique du Bâtiment (CSTB)</contributor>
<contributor>MMSA ; Laboratoire d'Océanographie et du Climat : Expérimentations et Approches Numériques (LOCEAN) ; CNRS - Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC) - Muséum national d'histoire naturelle (MNHN) - Institut de recherche pour le développement [IRD] - INSU - CNRS - Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC) - Muséum national d'histoire naturelle (MNHN) - Institut de recherche pour le développement [IRD] - INSU</contributor>
<contributor>CSTB/OQAI ; Centre Scientifique et Technique du Bâtiment (CSTB) ; Centre Scientifique et Technique du Bâtiment (CSTB) - Centre Scientifique et Technique du Bâtiment (CSTB) - Institut de recherche, santé, environnement et travail [Rennes] (Irset) ; INSERM - École Nationale de la Santé Publique - Université de Rennes 1 (UR1) - Université des Antilles et de la Guyane (UAG) - Structure Fédérative de Recherche en Biologie-Santé de Rennes (Biosit) ; Université de Rennes 1 (UR1) - INSERM - CNRS - INSERM - CNRS - INSERM - École Nationale de la Santé Publique - Université de Rennes 1 (UR1) - Université des Antilles et de la Guyane (UAG) - Structure Fédérative de Recherche en Biologie-Santé de Rennes (Biosit) ; Université de Rennes 1 (UR1) - INSERM - CNRS - INSERM - CNRS - École des hautes études en santé publique [Rennes] (EHESP) ; Université européenne de Bretagne (UEB) - PRES Sorbonne Paris Cité - Université européenne de Bretagne (UEB) - PRES Sorbonne Paris Cité</contributor>
<description>National audience</description>
<source>Fouille de Données Complexes, complexité liée aux données multiples et massives (FDC)</source>
<source>EGC '2012</source>
<source>Extraction et Fouille des données Complexe</source>
<coverage>bordeaux, France</coverage>
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<source>Extraction et Fouille des données Complexe, Jan 2012, bordeaux, France. 12, pp.10</source>
<language>fr</language>
<subject lang=fr>Classification hiérachique</subject>
<subject lang=fr>blocs</subject>
<subject lang=fr>variables mixtes</subject>
<subject>[MATH.MATH-ST] Mathematics/Statistics</subject>
<subject>[STAT.TH] Statistics/Statistics Theory</subject>
<type>Conference papers</type>
<description lang=en>We propose a method to solve the problem of clustering individuals described by mixed variables structured in blocks. It is a hierarchical method with two levels similar to Hierarchical Principal Component Analysis presented by Wold, based on the mixed topology maps (MTM). The first step consists in establishing, for each block of mixed variables, a clustering representing a synthesis of local individuals at the block level. The second step is to re-apply MTM on the weighted results of the first level. We obtain a global clustering of individuals, consensus among the partitions from level 1. The proposed method is illustrated on data from the national survey in the French housing stock carried out in 2003-2005 by the Observatory for Indoor Air Quality (OQAI).</description>
<date>2012-01-31</date>
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