Patent WO-03090117-A1 (WO)
Title: Procédé d'analyse de données
Inventor: HO COLIN KOK MENG
IPC: G06K9/68
Filed: 2003-04-04
Abstract: L'invention concerne des procédés de classification actuels permettant de classer chaque valeur de classification dans une classe séparée. De ce fait, un grand nombre d'efforts sont effectués pour faire une distinction entre deux ou plusieurs objets de classification identiques, ce qui signifie que des procédures d'apprentissage contrôlées sont lentes et produisent des classificateurs excessivement grands. De plus, ces classificateurs sont souvent difficiles à comprendre et leur génération prend beaucoup de temps. Dans des modes de réalisation, l'invention concerne la réduction du nombre de valeurs de classification pouvant être utilisées pour classifier un article de données. Les relations entre les valeurs de classification sont identifiées en fonction de valeurs d'attributs dans un ensemble de données d'apprentissage, et ces valeurs de classification déterminées pour être associées les unes aux autres sont subsumées dans un seul groupe de classification. Dans un mode de réalisation, l'invention concerne l'identification de groupes de valeurs de classification correspondant à un ensemble de données, chaque article de données de l'ensemble étant caractérisé par une pluralité d'attributs, et chaque attribut étant associé à une valeur d'attribut. Le procédé consiste i) à sélectionner un attribut; ii) à identifier, en fonction de la répartition des valeurs d'attributs, deux valeurs de classification qui sont au moins similaires et à affecter une première valeur de classification identifiée à un premier groupe et une seconde valeur de classification identifiée à un second groupe; iii) à affecter chaque valeur classification non identifiée à l'un des groupes en fonction d'une corrélation entre la valeur classification non identifiée et les première et seconde valeurs de classification identifiées; iv) à évaluer une association entre les premier et second groupes et l'attribut sélectionné; v) à répéter les étapes i) à iv) pour au moins certains attributs de la pluralité; vi) à comparer les associations évaluées à l'étape iv) et à sélectionner un premier et un second groupes correspondant à l'association la plus faible; vii) à répéter, pour chacun des premier et second groupes les étapes i) à (vi) pour les valeurs de classification desdits groupes, jusqu'à ce que l'association évaluée à l'étape iv) tombe en-dessous d'une valeur seuil prédéterminée. Les groupes de classification sont essentiellement analysés de manière répétée par rapport à une plage d'attributs de façon à identifier tous les groupements de valeurs de classification possibles. Par exemple, des valeurs de classification du Daily Mail, Daily Express, Times, Guardian, Vogue, New Scientist, Economist, Cosmopolitan, FHM, House and Garden sont analysées par rapport à une sélection attributs (par exemple, sexe, âge, occupation, etc.). On suppose de l'analyse identifie les valeurs de classification telles qu'elles entrent dans deux groupes de classification: (Daily Mail, Daily Express, Cosmopolitan, FHM) et (Times, Guardian, Vogue, New Scientist, Economist, House and Garden), chacun de ces groupes étant analysé en fonction d'une sélection d'attributs identiques ou différents. Ce second volet de l'analyse permet d'identifier des grappes de valeurs de classification, l'analyse pouvant montrer, par exemple, que les valeurs de classification dans le dernier groupe sont groupées en deux groupes distincts: (House and Garden, Vogue) et (Times, Guardian, New Scientist, Economist). Après chaque volet de l'analyse, on mesure une association entre les groupes et les attributs et on la compare avec un seuil, cette comparaison identifiant si les groupes sont suffisamment différents ou non pour justifier le fractionnement des valeurs de classification en groupes.