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En classification par arbre, on cherche à ajuster une dissimilarité donnée par une distance d'arbre. Mais bien souvent, surtout par comparaison de séquences biologiques, les valeurs obtenues sont peu fiables, voire indéterminées. On a alors une distance partielle qui n'est pas définie pour toute paire. Dans ce cas, on peut soit développer une méthode spécifique qui n'utilise que les valeurs disponibles, soit estimer les valeurs manquantes et utiliser une méthode classique pour reconstruire l'arbre. Cet article présente deux méthodes de ce type et les compare à l'aide de simulations sur des distances d'arbre partielles et bruitées.
In tree clustering, we try to approximate a given dissimilarity matrice by a tree distance. In some cases, especially when comparing biological séquences, some dissimilarity values cannot be evaluated and we get some partial dissimilarity with undefined values. In that case one can develop a sequential method to reconstruct a valued tree or evaluate the missing values using a tree model. This paper introduces two methods of this kind and compare them simulating noisy partial tree dissimilarities.
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Guénoche, Alain; Grandcolas, Stéphane. Approximations par arbre d'une distance partielle. Mathématiques informatique et sciences humaines, Tome 146 (1999), pp. 51-64. http://geodesic.mathdoc.fr/item/MSH_1999__146__51_0/