Centre d’aide
1/6/2024
L’analyse de partitionnement, appelée clustering en anglais, est une famille de méthodes dont l’objectif est de regrouper des objets en sous-ensembles, appelés partitions ou clusters, de sorte que les objets d’un même cluster sont plus similaires entre eux qu’avec les objets des autres clusters. Toutefois, il n’existe pas de définition formelle de la notion de similarité, et par extension d’un cluster, de ce fait, il n’existe pas de méthode unique pour réaliser un clustering.
Chez Polygon, l’analyse de partitionnement est principalement utilisé dans l’outil CM* pour regrouper les idées selon la fréquence à laquelle les participants les ont mises ensemble lors de l’étape de tri. Nous utilisons une méthode hiérarchique où les idées sont intégrées au cluster le plus proche. L’utilisation d’une approche hiérarchique permet de visualiser les clusters à différents niveaux de granularité, ce qui est utile pour comprendre les relations entre les idées dans une analyse de cartographie conceptuelle.
Pour une revue des méthodes récentes en analyse de partionnement, voir l’article de Ezugwu et al. (2022). Et pour un aperçu de plusieurs techniques, voir ce guide de la librairies sci-kit learn.
Pour plus d’informations sur la cartographie conceptuelle et l’outil CM* de Polygon, veuillez consulter les liens suivants : En quoi consiste la cartographie conceptuelle ? & la page de l’outil CM*.
Outil de cartographie conceptuelle
Analyse de partitionnement
