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Approximation par arbres d'une distance partielle

Tree adjustments for partial distances
Alain Guénoche et Stéphane Grandcolas

Résumés

Tree adjustments for partial distances

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.

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.

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Pour citer cet article

Référence électronique

Alain Guénoche et Stéphane Grandcolas, « Approximation par arbres d'une distance partielle », Mathématiques et sciences humaines [En ligne], 146 | Été 1999, mis en ligne le 10 février 2006, consulté le 25 mai 2017. URL : http://msh.revues.org/2790

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Auteurs

Alain Guénoche

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Droits d’auteur

© École des hautes études en sciences sociales

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