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Colloque
Une réflexion épistémologique sur la taxonomie numérique nous a permis de préciser les notions de profil individuel, de ressemblance et d'appartenance à des catégories. Ces considérations ont identifié un indice de mesure des ressemblances individuelles plus performant que la méthode généralisée de P.C. Mahalanobis, en considérant le directeur. Nous avons ensuite élaboré un algorithme et un programme pour le classement flou (catégories chevauchantes) qui opère dans le prolongement de l'analyse des composantes principales. Une fois choisies les composantes significatives, une rotation orthogonale dégage des axes dotés d'un pouvoir séparateur maximal sur "l'ensemble des projections normées unitaires des profils individuels dans …
