Résumé
Nous nous intéressons au problème consistant à établir un algorithme de classification performant et calculant lui-même le nombre de clusters k. Pour cela, nous nous appuyons sur l'algorithme Alter de Laloë (2009) qui permet d'obtenir une classification convergente mais, d'une part, ne calcule pas le nombre de groupes et, d'autre part, prend un temps considérable dès que ce nombre de groupes est supérieur à 2. Afin de remédier à ces deux inconvénients, nous couplons l'algorithme Alter à celui des X-means de Pelleg et Moore (2000). Nous rajoutons également une étape de recollement une fois que l'étape de classification est terminée afin de corriger d'éventuelles erreurs. L'algorithme obtenu permet d'obtenir une estimation efficace du nombre de clusters ainsi qu'une bonne classification.