@inproceedings{boucharebboulleetal2017application-coclustering,
  author    = {Bouchareb, Aichetou and Boull{\'e}, Marc and Cl{\'e}rot, Fabrice and Rossi, Fabrice},
  title     = {Application du coclustering {\`a} l'analyse exploratoire d'une table de donn{\'e}es},
  volume = {RNTI-E-33},
  year      = 2017,
  pages     = {177--188},
  Booktitle = {Actes de la 17{\`e}me Conf{\'e}rence Internationale Francophone sur l'Extraction et gestion des connaissances (EGC'2017)},
  editor={Gandon, Fabien and Bisson, Gilles},
  address = {Grenoble, France},
publisherlink={http://editions-rnti.fr/?inprocid=1002279},
        month=1,
	entrysubtype={inproceedings-national-conference},
	hal={hal-01469509},
	language={french},
	audience={international},
	abstract={La classification crois{\'e}e est une technique d'analyse non supervis{\'e}e
qui permet d'extraire la structure sous-jacente existante entre les individus et les variables d'une table de donn{\'e}es sous forme de blocs homog{\`e}nes. Cette technique se limitant aux variables de m{\^e}me nature, soit num{\'e}riques soit cat{\'e}gorielles, nous proposons de l'{\'e}tendre en proposant une m{\'e}thodologie en deux {\'e}tapes. Lors de la premi{\`e}re {\'e}tape, toutes les variables sont binaris{\'e}es selon un nombre de parties choisi par l'analyste, par discr{\'e}tisation en fr{\'e}quences {\'e}gales dans le cas num{\'e}rique ou en gardant les valeurs les plus fr{\'e}quentes dans le cas cat{\'e}goriel. La deuxi{\`e}me {\'e}tape consiste {\`a} utiliser une m{\'e}thode de coclustering entre individus et variables binaires, conduisant {\`a} des regroupements d'individus d'une part, et de parties de variables d'autre part.
Nous appliquons cette m{\'e}thodologie sur plusieurs jeux de donn{\'e}e en la comparant aux r{\'e}sultats d'une analyse par correspondances multiples ACM, appliqu{\'e}e aux m{\^e}me donn{\'e}es binaris{\'e}es. },
}