Classification automatique dans les sous-espaces discriminants de FisherReport as inadecuate




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1 CES - Centre d-économie de la Sorbonne 2 SAMOS - Statistique Appliquée et MOdélisation Stochastique 3 SIBI IBISC - Informatique, Biologie Intégrative et Systèmes Complexes

Résumé : Nous considérons dans ce travail le problème du clustering en grande dimension. Nous proposons de modéliser les données par un modèle de mélange gaussien dans un sous-espace discriminant de dimension inférieure à la dimension de l-espace original. Nous proposons pour ce faire un algorithme d-estimation appelé Fisher-EM. Cette approche améliore les performances de classification et permet une représentation visuelle de l-agencement des données en grande dimension.





Author: Charles Bouveyron - Camille Brunet -

Source: https://hal.archives-ouvertes.fr/



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