Présentation

Ce problème a été traité naïvement dans Berney & Pochon (2000). Il s'agit de savoir dans quelle mesure lorsqu'il faut classer des observations ou des variables, il est possible de classifier les deux simultanément ?

Réponse partielle

Elle est extraite du manuel de STATISTICA:

"Le module Classifications comporte une procédure de double classification qui peut procéder à une double classification.

La double classification est utile dans les cas (relativement rares) où l'on conjecture que les observations et les variables contribuent simultanément à la mise en évidence de structures explicites de classes.

Par exemple, un chercheur en médecine peut vouloir identifier des classes de patients présentant les mêmes caractéristiques, tout en prenant en compte les classes particulières de mesures similaires des capacités physiques.

La difficulté pour interpréter ces résultats réside dans le fait que les proximités entre classes peuvent être imputables à plusieurs sous-ensembles distincts de variables. C'est pourquoi la structure obtenue (classes) est par nature hétérogène. Cela peut sembler un peu confus de prime abord, sans compter que par rapport aux autres méthodes de classification (Classification Ascendante Hiérarchique et Nuées Dynamiques), la double classification est probablement l'une des moins couramment utilisées. Toutefois, certains chercheurs considèrent que cette méthode constitue un outil d'analyse exploratoire puissant (pour plus d'informations, vous pouvez vous reporter à la description détaillée de cette méthode dans Hartigan, 1975).

Références

Berney, J. & Pochon, L.-O. (2000). Internet à l'école: analyse du discours à travers la presse. Neuchâtel: Institut de recherches et de documentation pédagogique. (00.5) (résumé).

Hartigan, J.A. (1975). Clustering Algorithms. New York: John Wiley & Sons.