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On trouvera figure 1 ci-dessous un exemple d'affichage des descripteurs saillants d'une classe, par ordre de Ci décroissants. 

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Classe N° 89 : *Noyaux* : 

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Figure 1 - Exemple de classe GERMEN (données : 193 résumés de la collection Gallimard Jeunesse, indexés par 888 termes) : 

## 3.5. Complexité Informatique

Dans son implantation actuelle, chaque étape incrémentale coûte de l'ordre de O(n) en temps de calcul, donc l'algorithme complet qui les cumule est en O(n²). Des optimisations sont possibles dans le calcul des similarités et des K plus proches voisins, compte tenu du caractère très creux des vecteurs-données ; mais c'est surtout en l'exécutant en mode distribué, ce à quoi il est adapté par construction, qu'il pourrait être rendu très peu dépendant de la taille des données : on pourrait concevoir des serveurs Web maintenant à jour pour chaque page la liste de leurs descripteurs (liens ou mots), de leurs 2-voisines et de leur(s) chef(s) de classe(s), et organisant la communication entre elles et avec les pages extérieures… L'efficacité dépendrait alors surtout des protocoles de communication et du nombre moyen de descripteurs attribués à chaque page. 

## 4. Spécificité Du Type De Classification Proposé, Limites Ergonomiques Et Remèdes Possibles

Pour récapituler de façon plus concrète, notre méthode dégage, à partir d'un tableau [individus×descripteurs], plusieurs catégories d'éléments : - des *noyaux*, ou points d'accumulation de la densité, de trois espèces : 
 a) des regroupements de 2 à quelques dizaines d'individus très homogènes (*« noyaux multiindividus »*), 
 b) des individus (*« nodules »*) seuls, mais chefs de classe d'éléments à appartenance multiple qui leur confèrent le caractère de « grumeau » de densité. A ce titre, ces concentra- 
JADT 2006 : 8es Journées internationales d'Analyse statistique des Données Textuelles