Quantification et Clustering avec des Divergences de Bregman

Résumé : On s'intéresse au problème de quantification pour une variable aléatoire X à valeurs dans un espace de Banach réflexif, et à la question liée du clustering de n variables aléatoires indépendantes distribuées selon la loi de X. On utilise une méthode de quantification avec une classe de mesures de distorsion appelées divergences de Bregman. On donne des conditions assurant l'existence d'un quantificateur optimal et d'un quantificateur empirique optimal. On discute aussi des vitesses de convergence.
Type de document :
Communication dans un congrès
41èmes Journées de Statistique, SFdS, Bordeaux, 2009, Bordeaux, France, France. 2009
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Contributeur : Conférence Jds2009 <>
Soumis le : vendredi 22 mai 2009 - 09:02:25
Dernière modification le : mardi 30 mai 2017 - 01:01:49
Document(s) archivé(s) le : lundi 15 octobre 2012 - 10:51:42

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Aurélie Fischer. Quantification et Clustering avec des Divergences de Bregman. 41èmes Journées de Statistique, SFdS, Bordeaux, 2009, Bordeaux, France, France. 2009. 〈inria-00386565〉

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