Classifications d’échantillons.
Les techniques de classification peuvent être employées de différentes façons pour l’identification des échantillons d’une population. Ces différentes méthodes sont directement dépendantes des informations à disposition sur l’ensemble des données.
Classification non-supervisée.
Dans ce cas, nous ne disposons pas d’informations de classe des échantillons appartenant à l’ensemble de la population. La classification permet donc d’identifier les différents groupes ou familles qui peuvent exister au sein de l’ensemble des données. Ainsi, nous pouvons trouver les corrélations et spécifications communes entre différents échantillons.
Classification supervisée.
Cette fois, l’ensemble des échantillons de la population disposent d’informations concernant les familles d’échantillons. Les classes sont donc préétablies. Il s’agit ici de calculer des modèles de classe pour chaque famille afin, ensuite, de pouvoir attribuer n’importe quel nouvel échantillon inconnu à sa classe correspondante, si celle-ci existe.
