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Colloque
Plusieurs mesures de consensus entre classifications ont été développées récemment afin de comparer diverses solutions engendrées par des algorithmes de groupement différents ou basées sur des jeux de données indépendants. Le besoin d'une méthode statistique pour comparer ces mesures s'est fait à démontrer. Certains auteurs (Hubert & Baker 1977, Shao & Rohlf 1986) ont proposé des tests par permutation ou des simulations afin d'évaluer la signification de certains résultats. Aucune méthode ne peut néanmoins s'appliquer spécifiquement aux phénogrammes utilisés en taxonomie numérique. Nous proposons de tester le consensus entre deux classifications par une double permutation des matrices ultramétriques associées. Chaque …
