cf. ouvrage de Hastie, Tibshirani & Friedman pp.411 les clusters peuvent être définies par une variable discrète, qui peut être la classe par ailleurs, on a un comportement proche du LDA ou QDA dans ce cas. On peut réellement aller plus loin si on veut par exemple intégrer les matrices de variance covariance par groupes dans le calcul des distances... mais est-ce vraiment utile ?
| Name | Description |
|---|---|
Class TCalcSpvProtoNN |
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Class TMLCompSpvProtoNN |
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Class TMLGCompProtoNN |
|
Class TOpPrmProtoNN |
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Class TOpSpvProtoNN |
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Class TPrototypeNN |
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Class TSetPrototypeNN |
| Name | Description |
|---|---|
| TTabInfosProto | tableau d'infos - e.g. moyennes locales, etc. |
Ricco
12/01/2004