A Fuzzy Clustering Algorithm for the Mode-Seeking Framework

Thomas Bonis 1 Steve Oudot 1
1 DATASHAPE - Understanding the Shape of Data
CRISAM - Inria Sophia Antipolis - Méditerranée , Inria Saclay - Ile de France
Résumé : Cet article promeut l'usage de processus de diffusion basés sur la densité pour effectuer du clustering soft. Notre approche interpole entre la recherche de modes classique et le clustering spectral, et elle est paramétrée par un paramètre de temếrature β > 0 contrôlant la quantité de mouvement Brownien ajoutée à la montée de gradient. En pratique nous simulons le processus de diffusion dans le domaine continu par des marches aléatoires dans des graphes de voisinage construits sur les points de données. Nous prouvons la convergence de ce schéma sous des hypothèses d'échantillonnage faibles, et nous dérivons des garanties sur le clustering obtenu en termes de fonctions d'appartenance. Nos résultats théoriques sont corroborés par des expériences préliminaires sur des données synthétiques et des données réelles.
Type de document :
Pré-publication, Document de travail
Submitted to Pattern Recognition Letters. 2014
Liste complète des métadonnées


https://hal.inria.fr/hal-01111854
Contributeur : Steve Oudot <>
Soumis le : mardi 21 juin 2016 - 11:03:34
Dernière modification le : vendredi 10 février 2017 - 01:12:25
Document(s) archivé(s) le : jeudi 22 septembre 2016 - 12:31:21

Fichier

Density-Based_Soft_Clustering....
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Identifiants

  • HAL Id : hal-01111854, version 2

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Thomas Bonis, Steve Oudot. A Fuzzy Clustering Algorithm for the Mode-Seeking Framework. Submitted to Pattern Recognition Letters. 2014. <hal-01111854v2>

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