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Conference papers
Classification en référence à une matrice stochastique
Résumé : Etant donné un tableau de données X portant sur un ensemble de n objets, et une matrice stochastique S qui peut être assimilée à une matrice de transition d'une chaîne de Markov, nous proposons une méthode de partitionnement consistant à appliquer la matrice S sur X de manière itérative jusqu'à convergence. Les classes formant la partition sont déterminées à partir des états stationnaires de la matrice stochastique. Cette matrice stochastique peut être issue d'une matrice de similarité entre les objets, similarité qui peut être déterminée à partir du tableau X ou bien à partir de données externes. La matrice stochastique peut également refléter la densité de points autour des objets considérés. Différentes similarités et fonctions de densité sont étudiées et comparées (plus proches voisins, noyaux de densité...). La démarche sera illustrée sur la base de données simulées et de données réelles.
https://hal.inria.fr/inria-00386642
Contributor : Conférence Jds2009 <>
Submitted on : Friday, May 22, 2009 - 9:08:56 AM
Last modification on : Wednesday, June 3, 2020 - 11:21:26 PM
Long-term archiving on: : Thursday, June 10, 2010 - 9:40:10 PM
Contributor : Conférence Jds2009 <>
Submitted on : Friday, May 22, 2009 - 9:08:56 AM
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Long-term archiving on: : Thursday, June 10, 2010 - 9:40:10 PM
File
p82.pdf
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