[ca] Per les seves característiques intrínseques (coexistència de variables quantitatives i qualitatives amb gran nombre de modalitats , coneixement addicional sobre l'estructura del domini per part d'un expert), els dominis poc estructurats constitueixen problemes difícils de tractar amb les tècniques actuals en Estadística i Intel·ligència Artificial. A grans trets, l'estructura complexa d'aquests dominis fa que la construcció d'una base de coneixement complet sobre el domini, per a un sistema de diagnòstic, esdevingui pràcticament inabordable i que el clustering (basat en distàncies, que se situen en un pla sintàctic) tingui un comportament pobre; d'altra banda, la gestió simultània de variables numèriques i quantitats ingents d'informació qualitativa no respon exactament a les situacions per a les que les tècniques de clustering pures han estat pensades. KLASS és una eina de classificació parametritzable (quant als criteris d'agregació i les mètriques) capaç d'emprar informació semàntica per a dirigir el procés de classificació. Una de les seves característiques més destacables és l'ús conjunt d'informació qualitativa i quantitativa en la descripció dels objectes. L'objectiu principal d'aquest treball ha estat superar les limitacions de les tècniques de l'Estadística i de la Intel·ligència Artificial en la classificació de dominis poc estructurats. Entre d'altres resultats cal destacar una estratègia mixta de classificació que: - incorpora al procés de classificació coneixement parcial (ja no serà necessari que sigui complet) i/o no homogeni que tingui l'expert sobre el domini. Aquest coneixement es formalitza en CP1 (càlcul de predicats de primer ordre), permetent màxima potència expressiva i flexibilitat, i s'utilitza per construir una partició inicial sobre el domini induïda per les regles que equival a empaquetar "trossos" de coneixement en unitats funcionals, introduint informació semàntica al sistema a partir de la qual procedir amb una classificació per veïns recíprocs encadenats (de complexitat quadràtica). Aquesta seria la contribució principal de la present tesi i, entre altres coses, ofereix l'oportunitat de fer intervenir, en les regles, variables derivades de les observades. En aquest punt, el mecanisme és especialment potent i dona la possibilitat d'estudiar les dades simultàniament en diferents sistemes de coordenades. - permet treballar simultàniament amb variables qualitatives i quantitatives, tot mantenint la representació simbòlica d'aquestes darreres i evitant la categorització de les primeres. Això ha suscitat la definició d'un representat de classe per a les variables qualitatives, que constitueix una segona aportació d'aquest treball, i permet un tractament homogeni de: - variables quantitatives i qualitatives - classes i individus ( en conseqüència, fa possible la integració de les classes induïdes per les regles en una única jerarquia final). Treballar amb aquest tipus de matrius requereix detenir-se en la definició d'una funció que avaluació la distància entre individus. S'ha definit la família de distàncies mixtes d2 (_r,_r)(i, i0), estudiant-ne algunes propietats teòriques i aportant una proposta pels valors dels paràmetres (_r, _r). No es té notícia que una formulació d'aquest estil hagi estat abans utilitzada. I una metodologia de treball iterativa que, partint de les dades observacionals i el coneixement de l'expert, integra el proc´es anterior amb eines d'ajuda a la interpretació de les classes, de tal forma que s'obtingui finalment una classificació "satisfactòria", d'acord amb els objectius de l'expert. Aquesta metodologia resol la dificultat que per ell suposa formalitzar el seu coneixement de forma completa i precisa en dominis poc estructurats, ocasionada per l'existència de regles que aplica inconscientment i que, havent adquirit amb l'experiència, inicialment no és capaç de formalitzar. En el camp d'ajudes a la interpretació de les classes (actualment poc automatitzada en Estadística) es fan bàsicament dues contribucions · s'aporta una forma ràpida de mesurar _¸(P1,P2) la diferència entre dues classificacions, orientada a fer comparacions i, eventualment, avaluar la qualitat d'una classificació. El càlcul d'aquest coeficient es basa en la construcció de la taula de contingència de la partició producte i · un sistema de caracterització de la classificació que detecta les variables identificadores d'algunes classes (basant-se en un proc´es de condicionament progressiu). Aquesta tècnica descansa també sobre el concepte de representant de classe definit anteriorment i, a més de dotar al classificador de certa capacitat explicativa, dóna lloc a un procediment de generació automàtica de regles, que podran formar part de la base de coneixement d'un sistema de diagnòstic basat en el coneixement per dominis més complexos que els tractables actualment, la qual cosa suposa una contribució a l'apertura d'un canal d'apropament de l'Estadística i la Intel·ligència Artificial.

[en] Because of their intrinsic characteristics (coexistence of quantitative and qualitative variables the last ones with great number of modalities , additional expert knowledge on the domain structure), ill-structured domains are difficult problems for the actual statistical and artificial intelligence techniques. Briefly, construction of complete knowledge bases of the domain, to be used in diagnostic oriented systems, is almost unreachable due to the complexity of these kinds of domains. The clustering (based on distances, which are, in fact, syntactic criteria) has also a poor behaviour; actually, standard statistical techniques where not specifically designed for simultaneous treatment of numerical variables and great quantity of qualitative information. KLASS is a clustering tool that can use semantic information to guide the classification process. It is parameterized on the aggregation criteria and the metrics. One of its most important features is the use of both qualitative and quantitative information in the object descriptions. The main goal of this work is to overcome the limitations of Statistics and Artificial Intelligence techniques referred to this particular context. Among other results, one may highlight: A mixt classification strategy that: - incorporates parcial (complete knowledge is not necessary anymore) and/or no homogeneous knowledge that the expert has on the domain. This knowledge is formalized in CP1, allowing maximum expressivity and flexibility, and it is used to built an initial induced partition on the domain this is equivalent to pack knowledge pieces in functional units, introducing semantics into the system from witch a chained reciprocal neighbours classification (of quadratic cost) is performed. This is the main contribution of the thesis and, among others, it offers the opportunity of using, in the rules, variables defined as transformations of the observed ones. In this point, the mechanism is especially powerful, providing the possibility to study the data simultaneously in different coordinate systems. - manages data matrices composed of both quantitative and qualitative variables, maintaining the symbolic representation of the last ones and evoying the codification of the firsts. This suggests the definition of a class representative for qualitative variables. It constitutes a second contribution of this work, allowing an homogeneous treatement of _ quantitative and qualitative variables _ classes and individuals (as a consequence, enables the integration of the classes induced by the rules in an only final hierarchy). And an iterative working methodology that, starting with observational data and expert knowledge, integrates the previous process with some tools oriented to the interpretation of the classes in such a way that, at the end, a satisfactory classification can be obtained, according to the expert goals. This methodology solves the expert difficulties in formalizing its knowledge in a complete and precise way for ill-structured domains. Those difficulties are due to the existence of rules, acquired by experience, that the expert applies unconsciously and, initially, he was not able to formalize. Referring to the class interpretation oriented tools (nowadays, at low level of automation in Statistics) two basic contributions are made: · a quick way of measuring _¸(P1,P2) the difference between two classifications is provided. This measure is oriented to comparisons and, occasionally, to an evaluation of a classification quality. The coefficient is calculated using the product partition contingency table and · a class characterization system to detect identifier variables for some classes (based on a progressive conditioning process). This technique is also founded on the class representative defined before. It gives some explicative capacity to the classifier and it also constitutes a starting point for an automatic rules generation process. The rules generated by this process could be introduced in the knowledge base of a diagnostic oriented system for a domain of greater complexity than those that are manageable at present. This supposes a contribution on the Statistics and Artificial Intelligence approach.