Ce projet est un cadre Python qui permet d'identifier et de classer les tweets liés aux crises en fonction de leur informativité. Il utilise des algorithmes de classification et de regroupement de texte pour extraire les tweets les plus pertinents et les classer en fonction de leur similarité sémantique avec un lexique de crise.

Ce projet est dédié à l'apprentissage des méthodes d'exploration multidimensionnelle essentielles pour la préparation des données, telles que l'analyse en composantes principales, l'analyse discriminante linéaire, l'analyse de correspondance, la position multidimensionnelle, la factorisation non négative, etc. Il couvre également la classification non supervisée (clustering) à l'aide de k-moyennes, de l'analyse hiérarchique, de DBSCAN et de mélanges gaussiens.

UETcpp est un outil d'analyse de données permettant de calculer des similarités entre données hétérogènes en utilisant une approche de classification non supervisée. Il est basé sur l'algorithme Extra Trees et offre des fonctionnalités d'optimisation des paramètres.