| Résumé | Dans ce document, on allie la mise en grappes floue d'ensembles de données à une technique reposant sur la réalité virtuelle pour l'exploration de données visuelles. Le but est de construire des espaces de réalité virtuelle préservant le plus possible la structure des données d'origine, dans lesquels les résultats obtenus à l'aide des méthodes de mise en grappes floue pourront être affichés et analysés. La construction de tels espaces fait intervenir des transformations non linéaires de l'espace des caractéristiques originales, qui peut être soit l'espace des attributs originaux, soit l'espace des fonctions d'appartenance floue par rapport aux classes floues ainsi construites. La représentation concerne particulièrement les centroïdes des diverses classes, l'appartenance floue de tous les objets étudiés par rapport à toutes les classes floues, et, finalement, leur comparaison avec d'autres partitions exactes ou avec des partitions induites par un attribut de décision. Cette approche s'applique à des ensembles de données divers dans les domaines de la biologie et de la médecine, notamment les données d'expression génétique liées à la maladie d'Alzheimer et à la leucémie, qui ont été obtenues à l'aide de la technologie des micro-réseaux. l'inspection visuelle et la navigation dans les espaces de réalité virtuelle ont fourni des aperçus utiles sur i) la qualité des classifications obtenues, ii) le chevauchement de plusieurs classes et iii) les relations qui existent entre elles. |
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