CURVA Framework
Analyse locale · données privées
ÉTAPE 01 / 04

Chargez vos observations.

Les colonnes numériques deviennent les dimensions de l’analyse. Les identifiants et groupes peuvent être exclus.

Adresse directe du datasetLe serveur source doit autoriser le téléchargement depuis le navigateur.
SOURCE BRUTE DU NOTEBOOK · INTÉGRÉE

Open Soil Spectral Library

Les 1 000 premières observations du fichier OSSL v1.2 utilisé dans Colab. CURVA part de cette source brute, construit E0 puis applique E1 à E5 une seule fois.

OSSL v1.2 · SOURCE · 1 000 × 2 886
CAS NON AGRICOLE · BIOMÉDICAL

Breast Cancer Wisconsin

Mesures numériques de noyaux cellulaires. La variable diagnostique est volontairement absente : CURVA doit découvrir les structures sans connaître les classes.

569 observations · 30 dimensions · 0 étiquette
ÉTAPE 02 / 04

Définissez le niveau de preuve.

Le protocole compare les solutions, puis les soumet à plusieurs tests indépendants.

E0Audit initialTypes, manquants, constantes
E1ImputationMédiane numérique
E2OutliersWinsorisation IQR
E3CatégoriesEncodage contrôlé
E4FeaturesVariables dérivées
E5SélectionVariance et corrélation
E6ReprésentationsRAW, Standard, Robust, Min–Max
TTuningChoix de k
RRobustesseGraines et sous-échantillons
HHoldoutGroupé si une variable existe
IInterprétationProfils discriminants
RECHERCHE

Solutions candidates

Modèles à comparer
Représentations
ROBUSTESSE

Tests de confiance

Les calculs s’exécutent localement. Sur un grand dataset, la durée dépend du nombre d’observations, de variables et de solutions à comparer.
ANALYSE EN COURS

Préparation des données

Validation des valeurs et construction des représentations…

0 %
ÉTAPE 04 / 04

Rapport d’analyse.

Une synthèse reproductible des données, du protocole, des résultats et des limites.

CADRE SCIENTIFIQUE

La confiance vient d’un faisceau de preuves.

CURVA Framework ne confond pas une bonne silhouette avec une bonne partition. Chaque solution est évaluée sur quatre axes.

01 · SéparationSilhouette, Davies–Bouldin et Calinski–Harabasz.
02 · StabilitéCohérence entre graines et sous-échantillons, mesurée par l’ARI.
03 · ÉquilibreDétection des micro-clusters et partitions dégénérées.
04 · InterprétationVariables qui différencient réellement les profils.