L'objectif de la classification est de regrouper des objets d'étude selon

des critères de ressemblance et de séparer ceux qui sont dissemblables

selon des critères de séparation.

Éléments de classification met l'accent sur des comparaisons à l'aide de

dissimilarités. Lorsque la description des données est de nature

qualitative, des pratiques de recodage permettent de se ramener dans

un cadre proprement métrique (appelé espace de représentation).

Après une étude des modèles classiques (partitions, hiérarchies, etc.),

cet ouvrage s'intéresse à des modèles admettant des classes

«empiétantes» et établit des théorèmes de bijection entre ces

systèmes de classes et des modèles de dissimilarités.

En dépit de la difficulté algorithmique des problèmes de classification,

il met en évidence diverses instances polynomiales que des

algorithmes exacts peuvent résoudre. Il présente aussi, lorsque la

situation s'y prête, des algorithmes heuristiques.