SOMbrero : Cartes auto-organisatrices stochastiques pour l'intégration de données décrites par des tableaux de dissimilarités

National audienceDans de nombreuses situations réelles, les individus sont décrits par des jeux de données multiples qui ne sont pas nécessairement de simples tableaux numériques mais peuvent être des données complexes (graphes, variables qualitatives, texte...). Un cas typique est celui des graphes étiquetés dans lequel les individus (les sommets du graphe) sont décrits à la fois par leurs relations les uns aux autres mais aussi par des attributs de natures diverses. Dans (Villa-Vialaneix et al, 2013 ; Olteanu et al , 2013), nous avons proposé d'utiliser des cartes auto-organisatrices (Kohonen, 2011) pour combiner classification et visualisation en projetant les individus étudiés sur une grille de faible dimension. Notre approche permet de traiter des données non numériques par le biais de noyaux ou de dissimilarités, et est basée sur une version stochastique de l'apprentissage de cartes auto-organisées. Les différentes dissimilarités sont combinées et la combinaison est optimisée au cours de l'apprentissage de la carte

SOMbrero: an R package for numeric and non-numeric Self-Organizing Maps

International audienceThis paper presents SOMbrero, a new R package for self-organizing maps. Along with the standard SOM algorithm for numeric data, it implements self-organizing maps for contingency tables (''Korresp'') and for dissimilarity data(''relational SOM''), all relying on stochastic (i.e., on-line) training. It offers many graphical outputs and diagnostic tools, and comes with a user-friendly web graphical interface, based on the shiny R package

SOMbrero: SOM Bound to Realize Euclidean and Relational Outputs (R package, available on CRAN)

The stochastic (also called on-line) version of the Self-Organising Map (SOM) algorithm is provided. Different versions of the algorithm are implemented, for numeric and relational data and for contingency tables as described, respectively, in Kohonen (2001) , Olteanu & Villa-Vialaneix (2005) and Cottrell et al (2004) . The package also contains many plotting features (to help the user interpret the results) and a graphical user interface based on 'shiny'