II-2 - Ceremade
publicité
2007 - 2008 Master MIAGE & DECISION Spécialité : Informatique décisionnelle PROJET DATAMINING Recherche des profils patients dépassant la durée normale de séjour au centre hospitalier de Poissy-St Germain en Laye Etudiants : Alpha Oumar BAH Aurel CRECIUN Tuteur : Professeur Edwin DIDAY 1 SOMMAIRE Sommaire __________________________________________________________________ 2 INTRODUCTION ________________________________________________________________ 3 Première Partie4:Présentation du datamining et du logiciel sodas ________________________ 4 1 - Objectifs généraux du DATAMINING ____________________________________________ 4 1-1 Caractéristiques et ouvertures l’analyse des données symboliques ______________________________ 4 1-2 Avantages des objets symboliques ______________________________________________________ 5 2- Etude de marché des outils Datamining ____________________________________________ 6 2-1 Panorama des outils existant sur le marché (Benchmark) _____________________________________ 6 2-2 Le logiciel SODAS (Symbolic Official Data Analysis System) ________________________________ 7 3- Description sommaire du mode opératoire _________________________________________ 9 3-1 Les principaux onglets de Sodas ________________________________________________________ 9 3-2 Sélection d’une base d’étude __________________________________________________________ 10 3-3 Choix des méthodes à appliquer _______________________________________________________ 10 Partie 2 : ETUDE STATISTIQUE _________________________________________________ 14 II –1 Présentation de l’étude ______________________________________________________ 14 II –1-1 Contexte de l’étude et présentation des données ________________________________________ 14 II –1-2 L’analyse ______________________________________________________________________ 16 1. DB2SO : extraction de données symboliques de la base de données relationnelles _______________ 16 II-2 Présentation des méthodes et résultats __________________________________________ 21 II-2 -1 Méthode View __________________________________________________________________ 21 a- Présentation de la méthode __________________________________________________________ 21 b. Mise en oeuvre de la méthode View ___________________________________________________ 22 II-2 -2 La méthode STAT _______________________________________________________________ 25 a- Présentation de la méthode STAT_____________________________________________________ 25 b. Mise en oeuvre de la méthode STAT __________________________________________________ 26 II-2 -3 La méthode DIV : Divisive Clustering on Symbolic Objects _______________________________ 30 a- Présentation de la méthode DIV ______________________________________________________ 30 b- Mise en oeuvre de la méthode DIV ___________________________________________________ 31 II-2-4 La méthode TREE : Decision Tree ___________________________________________________ 34 a-Présentation de la méthode TREE _____________________________________________________ 34 b-Mise en oeuvre de la méthode TREE __________________________________________________ 34 II-2-5. La méthode PYR : Pyramical Clustering on Symbolic Objects _____________________________ 35 a- Présentation de la méthode PYR ______________________________________________________ 35 b- Mise en oeuvre de la méthode PYR ___________________________________________________ 36 II-2-6 PCA : Principal Component Analysis _________________________________________________ 36 a- Présentation de la méthode PCA ______________________________________________________ 36 b. Mise en oeuvre de la méthode PCA ___________________________________________________ 37 II-2-7 La méthode DISS/MATCH _________________________________________________________ 39 aPrésentation de la méthode _______________________________________________________ 39 b-Mise en oeuvre de la méthode ________________________________________________________ 39 II-2-8 Les méthodes clustering (SCLUST) __________________________________________________ 40 aPrésentation de la méthode _______________________________________________________ 40 b- Mise en œuvre de la méthode ________________________________________________________ 40 II-2-9 La méthode de SYKSOM __________________________________________________________ 42 Conclusion_______________________________________________________________45 2 INTRODUCTION Désormais, le Datamining est au coeur de toutes les préoccupations du monde des affaires. C’est un processus qui permet de découvrir, dans de grosses bases de données consolidées, des informations jusque là inconnues mais qui peuvent être utiles et lucratives et d'utiliser ces informations pour soutenir des décisions commerciales tactiques et stratégiques. Les approches traditionnelles de la statistique ont des limites avec de grosses bases de données, car en présence de milliers ou de millions d’individus et de centaines ou de milliers de variables, on trouvera forcément un niveau élevé de redondance parmi ces variables. Les techniques de datamining interviennent et offrent des réponses à l’analyse de données volumineuse et nous permettra d’extraire des informations intéressantes et apportent de nouvelles connaissances jusque là inconnues, que les méthodes statistiques classiques n’ont pas mit en avant. L’exploitation de ces nouvelles informations peut présenter un intérêt pour analyser et interpréter les comportements d’individus et ensemble d’individus. Les résultats obtenus s’insérant dans un dispositif d’analyse globale permettent alors de dresser dans des plans stratégiques ou politiques les axes d’effort à respecter. Les techniques du datamining sont regroupées dans deux principales catégories : Les méthodes descriptives qui visent à structurer et à simplifier les données issues de plusieurs variables, sans privilégier l'une d'entre elles en particulier, il s’agit notamment de l'analyse en composantes principales (ACP), l'analyse factorielle des correspondances (AFC), l'analyse des correspondances multiples (ACM) et des méthodes de classification automatiques. Les méthodes explicatives qui visent à expliquer une variable à l'aide de deux ou plusieurs variables explicatives, les principales méthodes utilisées dans les enquêtes sont la régression multiple, l'analyse discriminante et la segmentation (arbres de décision). L’analyse des données symboliques prend actuellement de plus en plus d’importance, comme en témoigne le développement du logiciel spécifique SODAS. C’est ce logiciel qui va être utilisé dans le cadre de ce projet afin d’extraire les données concentrées dans une base de donnée relationnelle de type ACCESS, SQL Server, BO et d’y appliquer les principales méthodes d’analyse proposées dans SODAS. L’étude datamining que nous réaliserons ici porte sur la recherche des profils patients qui dépassent la durée normale de séjour dans un centre hospitalier Le présent rapport est constitué de deux parties. La première est une présentation générale du datamining et du logiciel SODAS. La deuxième partie portera sur la présentation de méthodes, l’analyse et l’interprétation des résultats obtenus. 3 PREMIERE PARTIE PRESENTATION DU DATAMINING ET DU LOGICIEL SODAS 1 - OBJECTIFS GENERAUX DU DATAMINING Les progrès de la technologie informatique dans le recueil et le transport de données font que dans tous les grands domaines de l’activité humaine, des données de toutes sortes (numériques, textuelles, graphiques…) peuvent maintenant être réunies et en quantité souvent très importante. Les systèmes d’interrogation des données, qui n’étaient autrefois réalisables que via des langages informatiques nécessitant l’intervention d’ingénieurs informaticiens de haut niveau, deviennent de plus en plus simples d’accès et d’utilisation. Résumer ces données à l’aide de concepts sous-jacents (une ville, un type de chômeur, un produit industriel, une catégorie de panne …), afin de mieux les appréhender et d’en extraire de nouvelles connaissances constitue une question cruciale. Ces concepts sont décrits par des données plus complexes que celles habituellement rencontrées en statistique. Ces données sont dites « symboliques », car elles expriment la variation interne inéluctable des concepts et sont structurées. Dans ce contexte, l’extension des méthodes de l’Analyse des Données Exploratoires et plus généralement, de la statistique multidimensionnelle à de telles données, pour en extraire des connaissances d’interprétation aisée, devient d’une importance grandissante. L’analyse porte sur des « atomes », ou « unités » de connaissances (les individus ou concepts munis de leur description) considérés au départ comme des entités séparées les unes des autres et qu’il s’agit d’analyser et d’organiser de façon automatique. 1-1 Caractéristiques et ouvertures de l’analyse des données symboliques Par rapport aux approches classiques, l’analyse des données symboliques présente les caractéristiques et ouvertures suivantes : Elle s’applique à des données plus complexes. En entrée elle part de données symboliques (variables à valeurs multiples, intervalle, histogramme, distribution de probabilité, de possibilité, capacité …) munies de règles et de taxonomies et peut fournir en sortie des connaissances nouvelles sous forme d’objets symboliques présentant les avantages qui sont développés supra : Elle utilise des outils adaptés à la manipulation d’objets symboliques de généralisation et de spécialisation, d’ordre et de treillis, de calcul d’extension, d’intention et de mesures de ressemblances ou d’adéquation tenant compte des connaissances sous-jacentes basées sur les règles de taxonomies ; Elle fournit des représentations graphiques exprimant, entre autres, la variation interne des descriptions symboliques. Par exemple, en analyse factorielle, un objet symbolique sera représenté par une zone (elle-même exprimable sous forme d’objet symbolique) et pas seulement par un point ; 4 1-2 Avantages des objets symboliques Les principaux avantages des objets symboliques peuvent se résumer comme suit : Ils fournissent un résumé de la base, plus riche que les données agrégées habituelles car ils tiennent compte de la variation interne et des règles sous-jacentes aux classes décrites, mais aussi des taxonomies fournies. Nous sommes donc loin des simples centres de gravité ; Ils sont explicatifs, puisqu’ils s’expriment sous forme de propriétés des variables initiales ou de variables significatives obtenues (axes factoriels), donc en termes proches de l’utilisation ; En utilisant leur partie descriptive, ils permettent de construire un nouveau tableau de données de plus haut niveau sur lequel une analyse de données symboliques de second niveau peut s’appliquer ; Afin de modéliser des concepts, ils peuvent aisément exprimer des propriétés joignant des variables provenant de plusieurs tableaux associés à différentes populations. Par exemple, pour construire un objet symbolique associé à une ville, on peut utiliser des propriétés issues d’une relation décrivant les habitants de chaque ville et une autre relation décrivant les foyers de chaque ville. Plutôt que de fusionner plusieurs bases pour étudier ensuite la base synthétique obtenue, il peut être plus avantageux d’extraire d’abord des objets symboliques de chaque base puis d’étudier l’ensemble des objets symboliques ainsi obtenus ; Ils peuvent facilement être transformés sous forme de requête sur une Base de Données. Ils peuvent donc propager les concepts qu’ils représentent d’une base à une autre (par exemple, d’un pays à l’autre de la communauté européenne, EUROSTAT ayant fait un grand effort de normalisation des différents types d’enquête sociodémographiques). Alors qu’habituellement on pose des questions sous forme de requête à la base de données pour fournir des informations intéressant l’utilisateur, les objets symboliques formés à partir de la base par les outils de l’analyse des données symboliques permettent à l’inverse de définir des requêtes et donc de fournir des questions qui peuvent être pertinentes à l’utilisateurs. 5 2- ETUDE DE MARCHE DES OUTILS DUDATAMINING 2-1 Panorama des outils existant sur le marché (Benchmark) Le datamining est une discipline assez récente, mais le marché est en très forte croissance. Il occupe une place primordiale au sein des entreprises. Les logiciels (outils) phares du datamining sont présentés dans le tableau ci-dessous, on retrouve dans cette liste différentes catégories d’outils. Tout d’abord la catégorie des petits outils open source ou à moins de 2 000 € comme Solo, Weka, et Alice, puis les outils intermédiaires du marché comme Clementine, Knowledge , Spad et DataMind Pro, qui sont de l’ordre de 10 fois plus chers que les petits outils. Et enfin la catégorie des plus connus et les plus performants en terme d’algorithme et dont l’utilisation nécessitent des solides connaissances en datamining mais avec des prix encore plus élevés, ils sont principalement IMB Intelligent Miner et SAS entreprise Miner. Liste des principaux logiciels du marché Source Wikipedia.org Editeur Progiciel IBM Intelligent Miner ISoft Alice KXEN SAS SPAD SPSS Weka Autres outils KXEN Analytic Framework Commentaires Pas de volume limite, est son utilisation est destiné aux experts en datamining. Travaille sur quelques milliers d’enregistrements et modélise les extractions sous forme d’arbre de décision Outil de datamining Plateforme décisionnelle complète : Intégration de données (ETL, qualité de données...), stockage, métadonnées uniques, portail web, reporting de masse, intéractif ou non, SAS9 et Entreprise analyse de type OLAP, analyse prédictive, datamining, Miner textmining, applications métiers (marketing, ressources humaines, achats, grande distribution, finance, risque...) et pilotage stratégique de type balanced scorecard Suite logicielle de data mining et text mining : traite quelques milliers d’enregistrements mais utilise plusieurs méthodes de modélisation. Ils possèdent des techniques SPAD statistiques comme la description automatique de variables, et les analyses multidimensionnelles comme l’ACP et l’AFC Outils de datamining et textmining : fonctionne avec des volumes de données qui peuvent être immenses et a de Clementine multiples méthodes de modélisation Logiciel libre dédié au Data Mining qui fonctionne Weka également avec quelques milliers d’enregistrements. Solo, Knowledge, DataMind Pro, Knowledge Seeker, Neo Vista, Silicon Graphics, 4Thougth. 6 2-2 Le logiciel SODAS (Symbolic Official Data Analysis System) Sodas est un logiciel libre (gratuit) développé dans le cadre du projet Européen EUROSTAT entre des établissements éducatifs et certaines sociétés commerciales. Il permet l’extraction des connaissances à partir d’une base de données et l’analyse de données symboliques définies par généralisation des propriétés des unités statistiques de premier ordre. Il est téléchargeable à l’adresse suivante : http://www.ceremade.dauphine.fr/~touati/sodas-pagegarde.htm L’idée générale de SODAS est de construire, à partir d’une base de données relationnelle, un tableau de données symboliques muni éventuellement de règles de taxonomies. Le but étant de décrire des concepts résumant un vaste ensemble de données et d’analyser ensuite ce tableau pour en extraire des connaissances par des méthodes d’analyse de données symboliques. SODAS est un logiciel polyvalent, permettant de faire aussi bien de l’analyse symbolique et statistique que de classer les données par hiérarchie ou encore par arbre de décision. Même s’il offre des richesses analytiques d’un niveau équivalent, SODAS n’est pas un logiciel de statistiques classique dans la mesure où il manipule des données de type complexe et permet de les représenter graphiquement. De plus, il est destiné à des utilisateurs métiers, sans compétences statistiques ou informatiques, ce qui permet de se concentrer sur ce qui est recherché et non sur la manière d’y parvenir. On utilise SODAS afin d’extraire des informations à partir d’une base de données (ACCESS….), ensuite on applique sur le fichier SODAS crée certaines méthodes d’analyse de données symboliques tel que : l’analyse factorielle (AFC, ACP) la visualisations graphiques (DStat, View), l’analyse discriminante (Tree), classification automatique, …etc.. Les différentes étapes d’analyse symbolique sous SODAS est résumée comme suit : - Partir d’une base de données relationnelles (Access, Oracle, Sql Server…) ; - Définir un contexte par : - les individus, unités statistiques de premier niveau; - les variables qui les décrivent ; - les concepts, unités statistiques de second niveau. - Construire le tableau de données symboliques sous forme d’un fichier sodas. - Application des différentes méthodes SODAS et interprétation des résultats. Chaque unité statistique de premier ordre est associée à un concept (unité statistique de second ordre). Ce contexte est défini par une requête sur la base de données relationnelle. Les nouvelles unités statistiques sont les concepts décrits par généralisation des propriétés des unités statistiques de premier ordre qui leur sont associées. Ainsi, chaque concept est décrit par des variables dont les valeurs peuvent être des diagrammes de fréquences (variables qualitatives), des intervalles (variables numériques), des valeurs uniques (éventuellement munies de règles et de taxonomies) selon le type de variables 7 et le choix de l’utilisateur. Une fois que le fichier de données symboliques est crée, on pourra lui appliquer les différentes méthodes d’analyse de données symboliques de SODAS. La figure ci-dessous illustre les différentes étapes successives d’une étude réalisée sous SODAS : Fig : Etapes d’une étude statistiques avec SODAS 8 3- DESCRIPTION SOMMAIRE DU MODE OPERATOIRE 3-1 Les principaux onglets de Sodas Au lancement du logiciel SODAS (version 2.50), la fenêtre principale s’affiche (voir cidessous), elle se compose de trois principaux éléments, qui sont : 1- La barre d’outils qui comporte 5 menus (Sadas file, Chaining, Options, Window, Help) 2- La fenêtre Methods de la fenêtre principale propose, par groupe les différentes méthodes disponibles sous SODAS, (exemple la méthode Descriptives Statistic (DStat, View)) 3- La fenêtre Chaining de la fenêtre principale gère l’enchaînement des méthodes appliquées à la base choisie (fichier SODAS d’extension .sds). En tête de la fenêtre chaining, figure l’icône BASE représentant le fichier SODAS (.sds) sur lequel les calculs vont être effectués. A la suite de cette icône BASE, on peut placer les icônes des méthodes qui sont regroupées dans la fenêtre « Methods ». Une fois que les méthodes sont paramétrées, il faut sauvegarder le fichier chaining d’extension « .Fil » avant l’exécution de méthodes. Les résultats de chacune des méthodes figureront sous forme d’icônes à droit de chaque méthode (voire la figure suivante). Pour visualiser les résultats de chaque méthode, il suffit de cliquer sur l’icône. 9 3-2 Sélection d’une base d’étude Tout fichier SODAS possède l’extension .sds. C’est un fichier de ce type qui va constituer la BASE de notre étude. Pour sélectionner un tel fichier, il faut : - double-cliquer sur l’icône BASE - sélectionner notre fichier dans la liste de bases disponibles - cliquer sur OK. Notre filière a été modifiée et maintenant nous pouvons lire le nom de la base associée à notre filière ainsi que son chemin d’accès sur le disque dur 3-3 Choix de la méthode à appliquer Nous allons enrichir la filière définie précédemment grâce à des méthodes (Methods) afin d’analyser les données de notre base. Pour cela nous pouvons utiliser des filières prédéfinies (Model \ Predefined chaining) ou bien composer nous-mêmes une filière en enchaînant des méthodes issues de la fenêtre Methods. 10 Pour insérer de nouvelles méthodes, il suffit de choisir le menu Method et de cliquer sur Insert Method. Un carré vide apparaît alors sous l’icône BASE ; nous sélectionnons ensuite la méthode que nous souhaitons appliquer, dans la fenêtre Methods et nous la faisons glisser jusqu’à l’emplacement vide. Les méthodes constituant maintenant la filière sont affichées à la suite de l’icône BASE, selon l’ordre défini par l’utilisateur, dans lequel elles vont s’enchaîner. Chaque méthode est représentée par une icône à gauche de laquelle se trouve son nom ainsi qu’une description sommaire. 11 Par défaut, les méthodes qui viennent d’être insérée sont grisées. Chaque Méthodes est numérotées dans la filière : ce numéro apparaît dans une petite boîte située à gauche de la méthodes. La couleur de cette boîte indique le statut de la méthode : - gris : la méthode ne peut être exécutée car elle n’est pas paramétrée - vert : la méthode est exécutable car elle est paramétrée - rouge : la méthode est désactivée. Elle est exécutable mais l’utilisateur en interdit l’exécution (menu Methods puis Desactivate method). Ensuite, il faut paramétrer la méthode. Il suffit de double cliquer sur l’icône de la méthode. Alors, une fenêtre structurée en fiches à onglets s’ouvre ; elle regroupe l’ensemble des différents paramètres de la méthode. Après le paramétrage des diverses méthodes, l’affichage de la filière a changé. Toutes les méthodes sont maintenant exécutables, car paramétrées (les icônes sont rouges). Le paramétrage de toutes les méthodes de la filière étant terminé, nous pouvons l’exécuter. Par contre, toute exécution d’une filière doit être obligatoirement précédée de sa sauvegarde (Menu Chaining puis Save chaining as et saisie d’un nom dont l’extension est .FIL). Une fois cette opération effectuée, nous exécutons la filière en cliquant sur les sous menus Run chaining du menu Chaining. 12 Suite à l’exécution de la filière PROJET.FIL (dont le nom apparaît en haut à gauche de la fenêtre), de nouvelles icônes sont apparues dans la fenêtre Chaining, à droite des icônes Méthodes. Ces nouvelles icônes permettent d’accéder aux résultats numériques et, le cas échéant, aux résultats graphiques de chaque Méthode exécutée. 1. un double-clic sur cette icône permet de d’accéder aux résultats numériques (dans l’éditeur de texte, Wordpad) de la méthode SOE 2. cette icône permet d’accéder à l’éditeur graphique de la méthode SOE 3. un double-clic sur cette icône affiche une représentation graphique de la méthode STAT suivant les paramètres saisis précédemment 4. cette icône entraîne l’affichage de la représentation graphique de la classification pyramidale Toutes ces méthodes, ainsi que d’autres, seront expliquées plus en détails dans la partie suivante du présent rapport. 13 PARTIE 2 : ETUDE STATISTIQUE II –1 PRESENTATION DE L’ETUDE II –1-1 Contexte de l’étude et présentation des données L’étude porte sur des données réelles du centre hospitalier de Poissy-Saint Germain Laye, se sont des données de l’exercice 2007, on a procédé à un échantillonnage, les noms et prénoms des patients on été supprimés pour des raisons de confidentialité et le modèle initial a été simplifié pour réaliser cette étude. Objectif de l’étude Il s’agit d’étudier les caractéristiques des différentes groupes des malades par rapport à leur durée de séjour, afin d’établir le lien entre les groupes et les malades, qui les composent. Tous les malades ont été répartis en 11 groupes selon leur indice de performance de la durée de séjour (IP_DMS). Cet indice se calcule comme le rapport de la durée de séjour d’un malade et la durée de séjour de référence pour la même pathologie. Ainsi, les groupes de séjours des malades ont été définies comme suit: 1. LONG_5 : dépassement de la DMS de référence plus de 3 fois 2. LONG_4 : dépassement de la DMS de référence entre 2 et 3 fois 3. LONG_3 : dépassement de la DMS de référence entre 50% et 200% 4. LONG_2 : dépassement de la DMS de référence entre 25% et 50% 5. LONG_1 : dépassement de la DMS de référence entre 10% et 25% 6. NORMAL : durée de séjour égale à la DMS de référence à 10% près 7. COURT_1 : durée de séjour inférieure à la DMS de référence de 10% à 25% 8. COURT_2 : durée de séjour inférieure à la DMS de référence de 25% à 50% 9. COURT_3 : durée de séjour inférieure à la DMS de référence de 50% à 200% 10. COURT_4 : durée de séjour inférieure à la DMS de référence de 2 à 3 fois 11. COURT_5 : durée de séjour inférieure à la DMS de référence de plus de 3 fois Les individus sont représentés par les séjours. Les concepts sont les 11 groupes de séjours cités précédemment. Compte tenu de l’impossibilité d’utilisation directe de la base de données de l’hôpital et du fait de la protection du modèle de données par les droits d’auteurs, nous avons procédé à une extraction des données jugées pertinentes et les organiser sous forme d’étoile. Et donc ce modèle est présenté ci-dessous. - DimVILLE contient le nom et le département du domicile d’un patient - Dim GHM contient le groupe homogène des maladies - GHM le groupe homogène de maladie - CMD_LIB libellé des catégories majeures de diagnostic - N_DMS la durée normale (durée de référence en France) de séjours en nombre jours. 14 - factSEJOURS : contient les séjours et leur caractéristique (NBR_PASS, N_DMS Age. Sexe.. ……) - dimUM : contient les libellés des unités médicales où le séjour à été effectué. - dimIP_DMS : contient les libellés des groupes de séjours que nous considéré comme concepts. La variable d’insertion (single) se trouve dans la table VAR 15 II –1-2 L’analyse 1. DB2SO : extraction de données symboliques de la base de données relationnelles a. Généralités DB2SO est le module du logiciel SODAS qui permet à l’utilisateur de créer un ensemble de concepts à partir de données stockées dans une base de données relationnelles. On présuppose bien évidemment qu’une série d’individus est stockée dans la base de données et que ces individus sont répartis entre plusieurs groupes. Ainsi, DB2SO va pouvoir construire un concept pour chaque groupe d’individus. Dans ce processus, les variables mères / filles ainsi que les taxonomies sur les variables pourront également être associées avec les concepts créés. b. Présentation de DB2SO Le système de liaisons ODBC de SODAS lui permet d’accéder directement aux bases de données et en particulier aux bases Microsoft Access. Pour importer notre base, il faut sélectionner la commande Importation (DB2SO) dans le sous menu Import du menu SODAS file. Un premier écran d’importation apparaît alors dans lequel il faut sélectionner le menu File puis New 16 L’écran suivant nous invite à sélectionner une source de données machine. Dans notre cas, il s’agit d’une base Microsoft Access. Notre projet a en effet, pour objet l’étude d’une base de données Microsoft Access. Ce SGBD inclut le driver ODBC permettant l’accès de DB2SO à la base de données relationnelles. SODAS ne propose aucun menu de connexion à la base de données car l’utilisateur est automatiquement invité à s’y connecter quand cela est nécessaire, c’est-à-dire lorsqu’il souhaite exécuter une requête. A tout moment, l’utilisateur peut décider de changer de base de données en choisissant le menu File\Disconnect de l’écran ci-dessus. Il sera alors invité à spécifier une nouvelle base de données. 17 Une fois, le bon driver choisi, il faut indiquer le fichier .mdb. Pour ce faire, nous cliquons sur OK. L’étape suivante consiste à rechercher la base de travail et à la sélectionner 18 Lorsque ces étapes préliminaires ont été exécutées, nous allons procéder à l’extraction des individus. Pour ce faire, il faut choisir la table qui est le résultat d’une requête préalablement exécuté sous Access. Résultat : 1ère colonne = individus 2nde colonne = concepts 3ème colonne et suivante = description des individus Une fois que nous avons effectué toutes les manipulations dans le module DB2SO. Un résumé de toutes les opérations apparaît dans l’écran principal suivant : 19 20 2-Présentation des méthodes et de l’analyse Les filières des méthodes appliquées sont présentées dans la figure ci-dessous, la deuxième filière utilise le fichier .sds résultat de DISS. II-2 PRESENTATION DES METHODES ET RESULTATS II-2 -1 Méthode View a- Présentation de la méthode L’éditeur d’objets symboliques View permet aux utilisateurs de visualiser, dans un tableau, tous les objets symboliques présents dans un fichier SODAS et d’effectuer quelques modifications sur les données. Cet éditeur permet aussi de visualiser des représentations graphiques en 2 et 3 dimensions et une représentation SOL (Symbolic Object Language) de chaque objet symbolique se trouvant dans le tableau. 21 Dans la table, il faut alors sélectionner les concepts (au moins 1) et les variables (au moins 3) que nous souhaitons voir représentés à l’écran. Ensuite, suivant notre choix nous voyons apparaître à l’écran une étoile zoom, en 2 ou 3 dimensions. Nous pouvons noter que les variables quantitatives sont représentées par des intervalles et que les variables qualitatives sont représentées par des histogrammes. Le bouton SOL, lui, renvoie une description SOL des objets symboliques sélectionnés dans le tableau. b. Mise en oeuvre de la méthode View On remarque l’intervalle d’age dans les groupes est presque identique : 0-91(97) ans, ce que ne permet pas de les distinguer. Par contre, la répartition par tranche d’âge et par sexe, permet de remarquer qu’il y a plus d’hommes dans des séjours très longs (LONG_5) et plus des femmes dans les séjours, qui dépassent 25% - 300% la durée moyenne de séjour de référence. 22 L’image suivante permet de comparer le groupe de séjours de durée normale (±10%) avec le groupe des séjours LONG_5. On remarque que ce sont plutôt des hommes âgés (>75 ans), qui peuvent avoir plus des journées de réanimation (NBR_REA), plus de passage dans les services (NBR_PASS), plus d’actes (NBR_ACTES) et des diagnostiques (NBR_DIAGS) En transformant les nombres absolus des actes, diagnostics, journées de réanimation en tranches, on remarque que les séjours de durée normale sont caractérisés par un nombre de diagnostic inférieur aux séjours longs. Les séjours longs se caractérisent par plus d’actes. Cela peut témoigné des raisons médicales pour lesquels les malades sont restés plus long temps en hospitalisation. D’autre côté cela peut être interprété comme une difficulté de prise en charge des malades chroniques par des structures spécialisées. La description SOL caractérise les malades qui ont une durée de séjour normale : NORMAL = SEXE = M (0.43), F (0.57) And NBR_PASS = 1 (0.68), 2 (0.30), 4 (0.02) And CMD_LIB = diges (0.28), nerve (0.04), circu (0.23), obste (0.04), endoc (0.04), VIH (0.02), muscu (0.08), respi (0.06), urolo (0.02), gynec (0.04), derma (0.04), hepat (0.08), orl (0.04), cance (0.02) And TR_AGE = 48_60 (0.15), 61_75 (0.19), 75plu (0.30), 18_25 (0.02), 26_37 (0.26), 38_47 (0.08) And TR_ACTES = 12plu (0.04), 1 (0.43), 7_12 (0.09), 2_3 (0.32), 4_6 (0.11) And TR_DIAG = 7plus (0.26), 4_6 (0.22), 1 (0.14), 2_3 (0.38) And TR_REA = 12plu (0.04), 0 (0.94), 1_5 (0.02) 23 Ce sont des femmes de 26-37 ans (26%) et plus de 75 ans (30%), appartiennent aux catégories majeures de diagnostics (CMD) : maladies de l’appareil digestif (28%) et circulatoire (23%). Le diagramme suivant le montre visuellement. On remarque que les malades, avec des séjours qui dépassent la durée de référence, ont eu plus d’actes et la tranche de nombre d’actes augmente avec le groupe de dépassement de DMS. Exemple : le groupe de durée normale de séjour, ont bénéficié dans la plupart de cas d’un seul acte ; le groupe LONG_3 (dépassement de 50% à 200%) ont bénéficié de 4-6 actes ; en même temps le groupe LONG_5 (dépassement de plus de 300%) ont bénéficié de plus de 12 actes. 24 II-2 -2 La méthode STAT a- Présentation de la méthode STAT STAT permet d’appliquer des méthodes, habituellement utilisées pour des données conventionnelles, à des objets symboliques représentés par leur description. Ces méthodes dépendent du type des variables présentes dans la base SODAS avec laquelle nous travaillons. 1. les fréquences relatives pour les variables multi nominales 2. les fréquences relatives pour les variables intervalles 3. les capacités et min/max/mean pour les variables multi nominales probabilistes 4. biplot pour les variables intervalles Le format de sortie des données sera, suivant le choix de l’utilisateur, un listing ou bien un graphique. Les graphiques peuvent être modifiés et personnalisés (figures, formes, couleurs, texte, commentaires ...) par l’utilisateur et ils peuvent également être copiés et sauvegardés. Les fréquences relatives pour les variables multi-nominales Dans cette méthode, nous étudions la fréquence relative des différentes modalités de la variable multi nominale en prenant en compte les éventuelles règles relatives à la base sur laquelle nous travaillons. Le graphique associé à la distribution de la variable pourra, suivant le choix de l’utilisateur, être soit un diagramme bâton, soit un diagramme en camembert. Les fréquences relatives pour les variables intervalles Cette méthode a besoin, en entrée, de 2 paramètres : - une variable intervalle I - un nombre de classes k Nous pouvons construire un histogramme pour la variable I sur un intervalle [a,b] découpé en k classes et où a représente la borne inférieure de I et b sa borne supérieure. La méthode va permettre le calcul de la fréquence relative associée à la classe Ck tout en tenant compte du recouvrement de cette classe Ck par les valeurs intervalles de I et ceci pour tous les objets symboliques. Les capacités et min/max/mean pour les variables multi nominales probabilistes La méthode permet de construire un histogramme des capacités des différentes modalités de la variable considérée. Dans l’histogramme capacité, la capacité d’une modalité est représentée par l’union des différentes capacités. En ce qui concerne le graphique min/max/mean, il associe un diagramme représentant l’étendue et la moyenne de la probabilité de chaque modalité. Biplot pour les variables intervalles Ce graphique représente un objet symbolique par un rectangle dans le plan de 2 variables sélectionnées par l’utilisateur. La dimension de chaque côté du rectangle correspond à l’étendue de la variation de l’objet symbolique relativement à la variable de l’axe considéré 25 b. Mise en oeuvre de la méthode STAT Méthode DSTAT pour les variables intervalles Les intervalles de nombre des actes représentés sur le diagramme suivant montre qu’un nombre d’actes au delà de 66 est réservé aux séjours de longueur extrême (LONG_5). Vu que celle ne concerne que 2 séjours, on s’obtiendra de conclusions avant une vérification sur un échantillon plus large. Les catégories majeures de diagnostic sont différentes elles aussi (figure ci-dessous). Dans le groupe normale, sont affectés plutôt les appareilles digestif (28%) et circulatoire (23%). Dans le groupe LONG_3 : circulatoire (20%) et musculo-squeletic (17%) Dans LONG_4 : circulatoire (22%) et dans LONG_5 : nerveux (25%). Cella peut également indiquer les services correspondants, qui ont besoin d’un accompagnement dans l’étude des flux de patients et une optimisation d’utilisation du lit. Cette hypothèse se confirme quand on compare les durées réelles (en bordeaux) et les durées de références (en bleue) 26 Le diagramme suivant montre que dans 85% des cas les séjours ne contiennent pas plus de 18-20 jours de réanimation. La diagramme peut intéressant car on trouve des séjours courts (COURT_2) et extrêmement longues (LONG_5) qui peuvent avoir plus de 18-20 journées de réanimation. Cela est du, probablement à une différence de la catégorie majeure de diagnostic (CMD) entre les séjours de type COURT_2 et LONG_5. 27 Méthode DSTAT pour les variables modales Cette méthode permet de repérer visuellement les catégories majeures de diagnostics (CMD) dans lesquelles on trouve des séjours longues, et par département. La hauteur des barrettes dans le biplot permet de comparer visuellement les nombres de séjours ainsi identifiés. Donc, on peut dire que dans notre échantillon il n’y a pas de séjours d’obstétrique de durée normale, ou plus courte que la référence, venant de Somme, Val d’Oise, ou encore Loire Atlantique. 28 Pour justifier, on peut vérifier s’il y avait des séjours de durée normale ou courte. Les barrettes bleues dans la ligne « obstétrique » nous révèlent l’existence des séjours extrêmement courts (COURT_5). Une autre diagramme nous confirme, que c’est une pratique courante chez les obstétriciens de Poissy, de raccourcir la durée de séjour (proba/min=7.55, proba=0.58) 29 II-2 -3 La méthode DIV : Divisive Clustering on Symbolic Objects a- Présentation de la méthode DIV DIV est une méthode de classification hiérarchique qui part de tous les objets symboliques réunis dans une seule classe et procède ensuite par division successive de chaque classe. A chaque étape, une classe est divisée en deux classes suivant une question binaire ; ceci permet d’obtenir le meilleur partitionnement en deux classes, conformément à l’extension du critère d’inertie. L’algorithme s’arrête après avoir effectuer k-1 division ; k étant le nombre de classes donné, en entrée, à la méthode par l’utilisateur. Il ne s’agit pas du seul paramètre à saisir, en entrée de la méthode. L’utilisateur doit également choisir les variables qui seront utilisées pour calculer la matrice de dissimilarité, l’extension du critère d’inertie et pour définir l’ensemble des questions binaires utiles pour effectuer le découpage. Au moment de choisir nos variables, il faut être attentif à deux choses principales : - le domaine de définition des variables doit être ordonné car dans le cas contraire, les résultats obtenus seront totalement faux - il n’est pas possible de mélanger des variables dont le domaine de définition est continu avec des variables dont le domaine de définition est discret. Dans la fenêtre de définition des paramètres de la méthode DIV du logiciel SODAS, l’utilisateur doit choisir entre des variables qualitatives et des variables continues. Trois paramètres doivent également être définis : 1 - la dissimilarité entre 2 objets peut être normalisée ou non. Elle peut être normalisée en choisissant l’inverse de la dispersion ou bien l’inverse du maximum de la déviation. La dispersion des variables est, ici, une extension aux objets symboliques de la notion de variance. 2 - le nombre k de classes de la dernière partition. La division s’arrêtera après k-1 itérations et la méthode DIV aura calculer des partitions de la classe 2 à la classe k. 3 - la méthode DIV offre également la possibilité de créer un fichier partition ; il s’agit d’un fichier texte contenant une matrice (aij) dans laquelle, chaque ligne i∈ [1,n] correspond à un objet et chaque rangée j∈ [2,k-1] correspond à une partition en j classes. Ainsi, (aij) signifie que l’objet j appartient à la classe k, dans la partition en j classes. Une fois ces différents paramètres définis, nous pouvons exécuter la méthode DIV. Nous obtenons, en sortie, un listing contenant les informations suivantes : - une liste de la « variance » des variables sélectionnées, à condition que ces variables soient continues - pour chaque partitions de 2 à k classes, une liste des objets contenus dans chaque classe ainsi que l’inertie expliquée relative à la partition 30 - l’arbre de classification. b- Mise en oeuvre de la méthode DIV La méthode DIV va nous permettre de réaliser une classification hiérarchique des Groupes de séjours par division successive de chaque classe, en partant d’une seule classe réunissant tous les groupes de séjours. Cette méthode ne permet pas d’étudier à la fois les variables qualitatives et les variables quantitatives. Nous procéderons alors en deux temps correspondant à chacun des types de variables La classification divise propose une classification en 5 clausters avec une inertie expliqué de 96.779573. Cluster 1 : IF 4- [AGE <= 59.000000] IS TRUE AND 2- [NBR_ACTES <= 20.750000] IS TRUE AND 1- [NBR_REA <= 51.750000] IS TRUE Cluster 2 : IF 1- [NBR_REA <= 51.750000] IS FALSE Cluster 3 : IF 3- [AGE <= 57.750000] IS TRUE AND 2- [NBR_ACTES > 20.750000] IS FALSE AND 1- [NBR_REA <= 51.750000] IS TRUE Cluster 4 : IF 3- [AGE <= 57.750000] IS FALSE AND 2- [NBR_ACTES <= 20.750000] IS FALSE AND 1- [NBR_REA <= 51.750000] IS TRUE Cluster 5 : IF 4- [AGE <= 59.000000] IS FALSE AND 2- [NBR_ACTES <= 20.750000] IS TRUE AND 1- [NBR_REA <= 51.750000] IS TRUE +---- Classe 1 (Ng=5) ! !----4- [AGE <= 59.000000] ! ! ! +---- Classe 5 (Nd=3) ! !----2- [NBR_ACTES <= 20.750000] ! ! ! ! +---- Classe 3 (Ng=1) ! ! ! ! !----3- [AGE <= 57.750000] ! ! ! +---- Classe 4 (Nd=1) ! !----1- [NBR_REA <= 51.750000] ! +---- Classe 2 (Nd=1) On constate que les séjours avec >20 actes et >51 journées de réanimation appartiennent au concept LONG_5 (dépassent > 3 fois la durée de référence) Les individus caractérisés par AGE <= 57.75; NBR_ACTES > 20.75 ; NBR_REA <= 51.75 appartiennent au concept NORMAL ou COURT_2. Le reste n’est pas divisible avec les variables actuelles. 31 La méthode DIV appliquée aux variables modales propose la division suivante : +---- Classe 1 (Ng=1) ! !----3- [SEXE = 01] ! ! ! +---- Classe 4 (Nd=1) ! !----2- [TR_DIAG = 0001] ! ! ! ! +---- Classe 3 (Ng=4) ! ! ! ! !----4- [TR_DIAG = 0010] ! ! ! +---- Classe 5 (Nd=4) ! !----1- [TR_AGE = 000011] ! +---- Classe 2 (Nd=1) 32 On remarque les classes 1 et 4, qui regroupent les séjour LONG_4 et LONG_5 (qui dépassent 2 fois la durée de référence) Leurs caractéristiques sont : Cluster 1 IF 3AND 2AND 1Cluster 4 IF 3AND 2AND 1- : [SEXE = M] [TR_DIAG = 7plus] [TR_AGE = 61_75 OR : [SEXE = 48_60] F] [TR_DIAG = 7plus] [TR_AGE = 61_75 OR 48_60] Donc ce sont des hommes et femmes de 48 à 75 ans respectivement, avec plus de 7 diagnostics. 33 II-2-4 La méthode TREE : Decision Tree a-Présentation de la méthode TREE La méthode Tree nous propose un algorithme par agrandissement d’arbres, appliqué à des données imprécises décrites par des concepts probabilistes. La procédure récursive de partitionnement peut être vue comme une recherche itérative d’un ensemble organisé d’objets symboliques, répondant au mieux aux données initiales. A chaque étape, le découpage optimal est obtenu en utilisant une mesure générale, donnée en paramètre. En sortie, nous obtenons une nouvelle liste d’objets symboliques qui permet éventuellement d’assigner de nouveaux objets à une classe. Avant d’exécuter la méthode, l’utilisateur doit choisir l’ensemble des variables prédictives parmi : - un ensemble de variables quantitatives ou de variables intervalles - un ensemble de variables qualitative, multi valuées ou modales Ensuite, nous obtenons en sortie un listing contenant les informations suivantes : - la liste des variables utilisées - la liste des objets symboliques appartenant à un « training set » - la liste des objets symboliques appartenant à un « test set» - la liste des noeuds ; chaque noeud étant décrit par une règle - la liste des noeuds terminaux b-Mise en oeuvre de la méthode TREE Ci-dessous un extrait des sorties de l’exécution de la méthode TREE. ======================================================================= | No | Nom |Leaf | Class | pas_lo | long | criterion| | | | No | true | assig.| ( 1) | ( 2) | | ======================================================================= | 1 | LONG_5 | 2 | 2 | 1 (*)| 100.00 | 0.00 | 0.36 | | 2 | COURT_2 | 2 | 1 | 1 | 100.00 | 0.00 | 0.64 | | 3 | NORMAL | 2 | 1 | 1 | 100.00 | 0.00 | 0.64 | | 4 | COURT_3 | 2 | 1 | 1 | 100.00 | 0.00 | 0.64 | | 5 | LONG_1 | 2 | 1 | 1 | 100.00 | 0.00 | 0.64 | | 6 | COURT_5 | 2 | 1 | 1 | 100.00 | 0.00 | 0.64 | | 7 | LONG_4 | 2 | 2 | 1 (*)| 100.00 | 0.00 | 0.36 | | 8 | COURT_4 | 2 | 1 | 1 | 100.00 | 0.00 | 0.64 | | 9 | COURT_1 | 2 | 1 | 1 | 100.00 | 0.00 | 0.64 | | 10 | LONG_3 | 2 | 2 | 1 (*)| 100.00 | 0.00 | 0.36 | | 11 | LONG_2 | 2 | 2 | 1 (*)| 100.00 | 0.00 | 0.36 | ======================================================================= R(T)= 0.3636 34 CONFUSION MATRIX FOR TRAINNING SET ================================================= | | pas_long | long | Total | ================================================= | pas_long | 7 | 0 | 7 | | long | 4 | 0 | 4 | ================================================= | Total | 11 | 0 | 11 | ================================================= L’arbre de décision + --- IF ASSERTION IS TRUE (up) ! --- x [ ASSERTION ] ! + --- IF ASSERTION IS FALSE (down) +---- < 2 >pas_long ( ! !----1[ N_DMS <= 22.360001] ! +---- < 3 >pas_long ( 5.87 4.00 ) 1.13 0.00 ) II-2-5. La méthode PYR : Pyramical Clustering on Symbolic Objects a- Présentation de la méthode PYR Il s’agit d’une classification pyramidale qui généralise la hiérarchisation en autorisant les classes non disjointes à un niveau donné. La pyramide constitue un modèle intermédiaire entre les arbres et les structures en treillis. Cette méthode permet de classer des données plus complexes que ce que nous autorisait le modèle tabulaire et ceci en considérant la variation des valeurs prises par les variables. La pyramide est construite par un algorithme d’agglomération opérant du bas (les objets symboliques) vers le haut (à chaque niveau, des classes sont agglomérées). Dans une classification pyramidale, chaque classe formée est définie non seulement par son extension (l’ensemble de ses éléments) mais aussi par un objet symbolique qui décrit ses propriétés (l’intension de la classe). L’intension est héritée d’un prédécesseur vers son successeur et nous obtenons ainsi une structure d’héritage. La structure d’ordre permet l’identification de concepts intermédiaires ; c’est-à-dire de concepts qui comblent un vide entre des classes bien identifiées. En entrée de cette méthode, l’utilisateur doit choisir les variables qui seront utilisées pour construire la pyramide. Ces variables peuvent être continues (des valeurs réelles), des intervalles de valeurs réelles ou bien des histogrammes. L’utilisateur sera invité à choisir entre des variables qualitatives et continues mais il lui est également possible de les mélanger. 35 b- Mise en oeuvre de la méthode PYR Cette méthode montre aussi la ressemblance des profils LONG_4 et LONG_5 0, 13.8441, 13.8441, 13.8441, 13.8441, 13.8441, 13.8441, 15.382, 16.9725, 17.882, 18.4871, 0, 13.1887, 13.1887, 13.1887, 13.1887, 13.1887, 13.1887, 16.7634, 17.882, 18.4871, 0, 4.68094, 4.68094, 6.31735, 6.31735, 8.11931, 11.5802, 12.3058, 5.90625, 0, 3.60516, 6.31735, 6.31735, 8.11931, 11.5802, 12.3058, 5.90625, 0, 4.23315, 4.60315, 8.11931, 11.5802, 12.3058, 14.6661, 0, 3.89009, 8.11931, 11.5802, 12.3058, 14.6661, 0, 4.53376, 11.1116, 12.3058, 14.6661, 0, 6.00278, 12.3058, 14.6661, 0, 8.87768, 8.87768, 0, 5.2056, 0, II-2-6 PCA : Principal Component Analysis a- Présentation de la méthode PCA La méthode PCA correspond à l’analyse en composante principale classique. Mais au lieu d’obtenir une représentation par points sur un plan factoriel, PCA propose une visualisation de chaque concept par des rectangles. L’objectif est d’étudier l’intensité des liaisons entre les variables et de repérer les concepts présentant des caractéristiques voisines. La PCA est donc une méthode factorielle de réduction du nombre de caractères permettant des représentations géométriques des individus et des variables. La réduction se fait par la construction de nouveaux caractères synthétiques obtenus en combinant les variables initiales au moyen des « facteurs ». Les éléments de la matrice de données sont des intervalles et chacun décrit la variation de la variable observée (minimum et maximum). La méthode n’accepte que les variables continues. Pour chacune, l’utilisateur choisit ainsi son maximum et son minimum. 36 L’exécution de la méthode nous donne deux résultats : 1 - Le listing qui contient - La description de la matrice de données par une table : chaque ligne correspond à une classe. - Les valeurs propres, le pourcentage d’inertie et les premières composantes principales. Chaque classe est caractérisée d’abord par deux composantes principales et visualisée dans un plan factoriel par un rectangle. - Les corrélations entre chaque variable descriptive et les composantes principales. 2 - Une représentation graphique des objets symboliques. b. Mise en oeuvre de la méthode PCA La méthode accepte seulement les variables continues, en entrée, et les sorties sont présentées ci-dessous : Corrélation entre variables et facteurs: Var. Factor 1 Factor 2 Factor 3 AGE 0.48178 0.83659 0.96573 NBR_ACTES 0.28311 0.85143 0.68380 NBR_DIAGS 0.42866 0.79257 0.93141 PI_DMS -0.24888 0.31858 0.22126 NBR_REA 0.12778 0.68575 0.46858 N_DMS 0.51070 0.79866 0.96629 Contributions des objets symboliques aux axes (11 objs,3 fact)= Objects Factor 1 Factor 2 Factor 3 LONG_5 0.83037 0.14827 0.09239 COURT_2 0.03150 0.32732 0.07828 NORMAL 0.01383 0.05343 0.12755 COURT_3 0.01760 0.03565 0.09853 LONG_1 0.01009 0.00992 0.06415 COURT_5 0.02877 0.01044 0.13129 LONG_4 0.00989 0.21906 0.05557 COURT_4 0.02376 0.02251 0.05684 COURT_1 0.01727 0.00478 0.12249 LONG_3 0.00906 0.16534 0.10732 LONG_2 0.00785 0.00329 0.06560 Qualité de représentation Objects LONG_5 COURT_2 NORMAL COURT_3 LONG_1 COURT_5 LONG_4 COURT_4 COURT_1 LONG_3 LONG_2 des objets symboliques (11 objs,3 fact)= Factor 1 Factor 2 Factor 3 0.86183 0.01809 0.08244 0.17327 0.21170 0.37026 0.08573 0.03894 0.67978 0.11772 0.02803 0.56651 0.11219 0.01296 0.61329 0.17020 0.00726 0.66768 0.09218 0.23998 0.44518 0.22224 0.02475 0.45712 0.12303 0.00401 0.75017 0.06008 0.12889 0.61174 0.08332 0.00411 0.59843 Le concept LONG_5 a une contribution de 83% au facteur 1. Le facteur 3 a bénéficié de la contribution de reste des concepts. Les 3 premières axes cumulent 97.84% d’inertie. 37 Encore une fois on constate, que les concepts ne sont pas bien séparés, sauf le concept LONG_5 38 II-2-7 La méthode DISS/MATCH a- Présentation de la méthode “Several data analysis techniques are based on defining and quantifying a dissimilarity measure between the underlying objects. The method DI (Dissimilarities & Matching) implements several dissimilarity measures between Boolean symbolic objects. The method DI also implements a canonical and a flexible matching operator. Matching is the process of comparing two or more structures to discover their likeness or difference. The definition of matching operators for BSO is deemed important for the development of several symbolic data analysis techniques, such as factor analysis”. Wikipedia b-Mise en oeuvre de la méthode On présente la matrice de dissimilarité qui sera utilisé pour la construction de la pyramide. et La représentation graphique de la matrice de dissimilarité 39 II-2-8 Les méthodes clustering (SCLUST) a- Présentation de la méthode Dans le cadre d’un problème de clustering, on dispose d’un ensemble de données qui reprend une collection d’objets non étiquetés. Les classes sont encore inexistantes. L’objectif est alors d’obtenir des clusters d’objets homogènes, en favorisant l’hétérogénéité entre ces différents groupes. La plupart des méthodes de clustering se basent sur une mesure de distance entre deux objets. Ceux-ci étant caractérisés par les attributs, cette notion de distance devra se baser sur des distinctions entre les valeurs prises par les attributs pour les différents objets. On peut donc dire que toutes les techniques de clustering suivent un même principe général qui consiste à minimiser la distance entre deux objets d’un même cluster et à maximiser la distance entre deux objets de clusters distincts. b- Mise en œuvre de la méthode Extrait de description du concept: Prototype_1/5 = AGE = [ 31.00 : 94.00 ] And SEXE = M (0.54), F (0.46) And NBR_ACTES = [ 1.00 : 111.00 ] And NBR_DIAGS = [ 2.00 : 30.00 ] And PI_DMS = [ 3.09 : 8.66 ] 40 And And And And And And And And And NBR_PASS = 5 (0.13), 1 (0.38), 2 (0.25), 3 (0.25) NBR_REA = [ 0.00 : 159.00 ] N_DMS = [ 3.69 : 19.77 ] CMD_LIB = digestif (0.13), psychiatri (0.04), nerveux (0.25), traumatism (0.04), autres mot (0.08), circulatoi (0.17), endocrinie (0.04), respiratoi (0.04), urologie (0.08), hepatobili (0.08), andrologie (0.04) TR_AGE = 48_60 (0.17), 61_75 (0.29), 75plus (0.38), 26_37 (0.04), 38_47 (0.13) TR_ACTES = 12plus (0.38), 1 (0.13), 7_12 (0.17), 2_3 (0.17), 4_6 (0.17) TR_DIAG = 7plus (0.67), 4_6 (0.24), 2_3 (0.10) TR_REA = 12plus (0.17), 0 (0.75), 6_12 (0.04), 1_5 (0.04) IP_DMS_ID = 10 (1.00) Sur l’axe PI_DMS on voie que les prototypes sont bien isolés, le prototype 1/5 regroupe les séjours qui dépassent plus de trois fois la durée normale de séjour, et se sont généralement les hommes qui une maladie du système nerveux, et ils peuvent rester plus longtemps en réanimation (NBR_REA). 41 Comme le montre les diagrammes, précédent, une partition en 5 classes n’a pas permis de bien isoler les classes : les prototypes se chevauchent. Seul le prototype_1/5 se distingue par un intervalle plus large de nombre d’actes et des journées de réanimation. Il se caractérise par un l’indice PI_DMS compris entre 0.67 et 0.8, ce que veut dire que les durées de séjour, qui font partie de cette classe constituent 67% - 80% de la durée de séjour de référence – ce sont des séjours courtes. Il est composé principalement de malades avec pathologie digestive et musculo – squelettique. II-2-9 La méthode de SYKSOM La méthode nous a proposé 25 prototypes ci-dessous un extrait. Cluster 3 ( 1x3) List of objects: ( 5) LONG_1 ( 8) COURT_4 ( 11) LONG_2 Size 3 Cluster 8 ( 2x3) List of objects: ( 4) COURT_3 ( 6) COURT_5 ( 7) LONG_4 ( 9) COURT_1 ( 10) LONG_3 Size 5 Cluster 9 ( 2x4) List of objects: ( 2) COURT_2 Size 1 Cluster 10 ( 2x5) List of objects: ( 1) LONG_5 Size 1 Cluster 13 ( 3x3) Size 1 42 List of objects: ( 3) NORMAL Les concepts ne sont pas bien isolés, on peut constater qu’il est difficile de faire la distinction entre les différents concepts lorsque le nombre d’actes est inférieur à 50 et le nombre de diagnostic inférieur à 22. Au-delà de ces limites le patient aura plutôt un profil d’un séjour rallongé. Ses caractéristiques sont représentées sur les diagrammes suivants : 43 Cluster 2x5 Cluster 3x3 Le cluster 2x5 représente la plus longue durée de dépassement de séjours et le cluster 3x3 représente les séjours de durée normal. On peut bien observer la différence entre les deux représentations. Sur l’axe N_DMS (qui représente la durée de référence) la différence est probablement due au fait qu’il est plus facile de dépasser un séjour plus court qu’un séjour plus long. 44 CONCLUSION La réalisation de ce projet a été pour nous l’occasion de découvrir un logiciel puissant d’analyse de données symboliques : le logiciel SODAS. Cet outil nous a permis d’extraire des connaissances d’une importante base de données relationnelles. La grande flexibilité de ce logiciel associée à la puissance de ses diverses représentations graphiques a mis en évidence des résultats pertinents et facilement interprétables : 1- En utilisant les méthodes de datamining, sur un échantillon des individus extraits de la base des données des dossiers médicaux, on a réussi d’établir le profil de malades, qui dépassent la durée de séjour de référence. 2- Donc ce sont des hommes et femmes de 48 à 75 ans, avec plus de 7 diagnostics, avec des maladies du système nerveux. Ils peuvent rester plus de temps en réanimation et avoir plus d’actes que les autres catégories. Cella peut indiquer, que le séjour est rallongé pour des raisons médicales, ou au cause d’insuffisance de prise en charge des malades avec des maladies multiples et chroniques par des structures spécialisés, comme le soin de suite. 3- La catégorie de malade âgés de plus de 59 ans, avec plus de 20 actes et plus de 51 jour de réanimation, dépasse toujours leur duré de séjour de référence. 4- Pour discriminer les autres catégories de malades, il sera nécessaire d’introduire d’autres variables. 5- Il est possible, que le rallongement des séjours inférieur à 200% n’est pas du à un profile de malades, mais est aléatoire et n’a pas des raisons médicales. Une étude des flux de malades pourra relever les véritables causes de pétard dans leur durée de séjour. 6- Le nombre d’actes et de diagnostics augmente avec l’age. Enfin, réaliser ce projet en équipe a été tout à fait intéressant et productif. En effet, nous avons pu confronter nos idées sur l’étude et effectuer ainsi une analyse plus détaillée 45 Bibliographie - Stéphane Tuffery, Data Mining et Statistique Décisionnelle Nouv Edition, Technip, 2007, ISBN-13: 978-2710808886 - Les logiciels de statistique et de data mining, http://data.mining.free.fr/cours/Logiciels.pdf , vu le 18 mars 2008 - Étude statistique et préparation des données, http://data.mining.free.fr/cours/Donnees.pdf, vu le 16 mars 2008 - De Hans Hermann Bock, E. Diday, Analysis of Symbolic Data Exploratory Methods for Extracting, Springer, 2000, ISBN 3540666192, vu le 20 mars 2008 sur books.google.fr www.ceremade.dauphine.fr/~touati/sodas-pagegarde.htm - Téléchargement de SODAS Présentation des Méthodes Exemples des rapports et données www.wikipedia.org 46
