Réduction de dimension tensorielle parcimonieuse: Application au clustering de connectivité fonctionnelle

Gaëtan Frusque 1 Julien Jung 2 Pierre Borgnat 3 Paulo Gonçalves 1
1 DANTE - Dynamic Networks : Temporal and Structural Capture Approach
Inria Grenoble - Rhône-Alpes, LIP - Laboratoire de l'Informatique du Parallélisme, IXXI - Institut Rhône-Alpin des systèmes complexes
2 CRNL - Centre de recherche en neurosciences de Lyon
3 Phys-ENS - Laboratoire de Physique de l'ENS Lyon
Résumé : k-means est un algorithme célèbre pour le clustering de données, mais ses performances se dégradent sur des données de grandes dimensions. Nous proposons des décompositions tensorielles parcimonieuses pour réduire la dimension des données avant d'appliquer k-means. Nous illustrons notre méthode sur des mesures de connectivité fonctionnelle d'EEG de crises épileptiques. Abstract-k-means is famous to cluster a dataset, however it is known to perform badly on high dimensional data. To apply it on EEG functional connectivity measures, as function of the time and for different seizures of a same patient, we develop a new sparse tensorial decomposition to reduce the dimensions of the data before applying k-means.
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https://hal.inria.fr/hal-02154888
Contributor : Paulo Gonçalves <>
Submitted on : Thursday, June 13, 2019 - 10:36:12 AM
Last modification on : Friday, November 22, 2019 - 12:30:03 PM

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Gaëtan Frusque, Julien Jung, Pierre Borgnat, Paulo Gonçalves. Réduction de dimension tensorielle parcimonieuse: Application au clustering de connectivité fonctionnelle. GRETSI 2019 - XXVIIème Colloque francophonede traitement du signal et des images, Aug 2019, Lille, France. pp.1-4. ⟨hal-02154888⟩

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