Les yeux ouverts

En classification, il est parfois recommandé de garder la main lorsque le nombre de variables le permet, plutôt que de laisser un programme statistique, quel qu’il soit, en faire à sa guise. En voici un exemple tiré d’une étude d’image de biens durables.
Pour ce type d’études, on dispose souvent pour chaque marque étudiée de quatre variables de base : une note d’image, un score de notoriété, la possession ou non de la marque et les intentions des clients à son égard. Supposons que l’on veuille répartir les clients en trois groupes : favorables, perméables et réfractaires à une marque donnée. Plutôt que soumettre les quatre variables à une analyse de classification automatique (K-Means, Nuées Dynamiques, Classification neuronale etc.) en fixant à trois le nombre de groupes à extraire, voici une méthode très simple qui ne m’a jamais déçu. Je commence par réaliser une Analyse en Composantes Multiples des quatre variables que j’aurai pris soin de discrétiser si nécessaire (la note d’image, en particulier). Je veille ici à ce que chaque modalité des variables soit suffisamment représentée ; dans le cas contraire, j’opére les regroupements qui s’imposent. Il suffit ensuite de faire un graphique avec les deux premiers axes de l'ACM et d’utiliser ce graphique pour définir des règles d’affectation pour les trois groupes. Si les variables sont codées dans le même sens (modalité élevée = bonne image, bonne notoriété, possession et intention), la règle d’affectation suivante marche toujours bien :
Réfractaires : X<0
Perméables : X>0 et Y<0
Favorables : X>0 et Y≥0
où X et Y dénotent les 2 premiers axes factoriels.