Clustering prudent : une approche relationnelle par seuillage

Le problème du clustering peut être vu comme la recherche de classes d'équivalence d'objets. Dans la lignée de travaux récents sur la discrimination prudente, nous proposons dans cet article une méthode fournissant un clustering partiel sous la forme d'une matrice relationnelle incomplète. Cette approche permet de détecter des objets ambigus (par exemple sur les bords des classes), des classes de petite taille qui pourraient être fusionnées, ou encore des sous-ensembles d'objets dont la relation est mal définie.