Regroupement de territoires dans le contexte de
l’assurance automobile
Samuel Perreault
Jean-Philippe Le Cavalier
Université Laval
Octobre 2014
Perreault & Le Cavalier (ULaval) Actulab Octobre 2014 1 / 13
Le défi
Le défi :
Le défi est de regrouper les territoires initiaux de façon à rendre les groupes
finaux le plus homogène possible.
On veut minimiser un certain critère : D:= Piwi(λiyi)2.
wiest l’exposition associée au territoire i;
λiest la prime initiale associée au territoire i;
yiest la prime ajustée associée au territoire i(prime finale).
Perreault & Le Cavalier (ULaval) Actulab Octobre 2014 2 / 13
Un algorithme de type k-means classique
Un algorithme de type k-means classique (exemple)
● ● ● ● ● ● ●
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 12 14 16 18 20 22 24 26
Perreault & Le Cavalier (ULaval) Actulab Octobre 2014 3 / 13
Un algorithme de type k-means classique
Un algorithme de type k-means classique (exemple)
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 12 14 16 18 20 22 24 26
Red mean = 14.1 Green mean = 15.4 Blue mean = 16.8
Perreault & Le Cavalier (ULaval) Actulab Octobre 2014 3 / 13
Un algorithme de type k-means classique
Un algorithme de type k-means classique (exemple)
● ● ● ● ●●● ● ● ● ●
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 12 14 16 18 20 22 24 26
Red mean = 7 Green mean = 15.5 Blue mean = 23.83
Perreault & Le Cavalier (ULaval) Actulab Octobre 2014 3 / 13
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