L'indice de Rand est une mesure de similarité entre deux partitions d'un ensemble[1]. Il est principalement utilisé en catégorisation automatique. Son principe est de mesurer la consistance (le taux d'accord) entre deux partitions.

L'Indice de Rand modifier

Soit   une partition de l'ensemble  . Deux éléments   et   de   sont dits "groupés" dans   s'ils appartiennent à un même sous-ensemble de  , c'est-à-dire  . De manière analogue, on dit qu'ils sont séparés dans   s'ils appartiennent à deux sous-ensembles distincts de  .

Soient deux partitions   et   de   et soient les comptages suivants:

  •  , le nombre de paires d'éléments de   groupés dans   et également groupés dans  .
  •  , le nombre de paires d'éléments de   groupés dans   mais séparés dans  .
  •  , le nombre de paires d'éléments de   groupés dans   mais séparés dans  .
  •  , le nombre de paires d'éléments de   qui sont séparés dans   et dans  .

La somme   représente la consistance entre les deux partitions ; la somme   représente l’inconsistance / le désaccord entre les deux partitions.

groupés dans   séparés  
groupés dans      
séparés dans      

L'Indice de Rand est défini par

 

c'est-à-dire la proportion des paires d'éléments qui sont conjointement groupées ou conjointement séparées.

La Rand distance est défini par   et donne le taux de doubles paires d'éléments en désaccord. Symmetric Difference Distance (SDD) est la forme non normalisée de Rand distance défini    est le RI. D’après Filkov et Skiena (2004)[2], il a été montré par Bender et al. (1999)[3] que la complexité de   peut être de   en considérant de la stochasticité et donc une probabilité d’erreur. Adjusted Rand Index (ARI) est la normalisation de RI qui permet de comparer deux partitions de nombres de classes différentes.

Applications modifier

Transport modifier

L'indice de Rand est utilisé dans le domaine du transport pour grouper les jours présentant des états de trafic similaires[4].

Références modifier

  1. (en) W. M. Rand, « Objective criteria for the evaluation of clustering methods », Journal of the American Statistical Association, American Statistical Association, vol. 66, no 336,‎ , p. 846–850 (DOI 10.2307/2284239, JSTOR 2284239)
  2. (en) Filkov, V. et Skiena, S., « Integrating microarray data by consensus clustering », International Journal on Artificial Intelligence Tools,‎ , p. 863–880
  3. (en) Bender, M.A., Sethia, S. et Skiena, S.S., « Efficient Data Structures for Maintaining Set Partitions », Proceedings of the Seventh Scandinavia Workshop on Algorithm Theory,‎ , p. 83-96
  4. (en) Clélia Lopez, Ludovic Leclercq, Panchamy Krishnakumari, Nicolas Chiabaut et Hans van Lint, « Revealing the day-to-day regularity of urban congestion patterns with 3D speed maps », Scientific Reports, 7, 14029,‎ (ISSN 2045-2322)

Articles connexes modifier