Multivariate Functional Data Clusterization by PCA in Sobolev Space Using Wavelets

Résumé : Nous présentons une méthode basée sur la classification en espace fonctionnel appliquée aux trajectoires avion. La particularité des données est de se présenter comme des fonctions deux fois continuement différentiable par morceaux, l'information discriminante se situant des les sauts. L'utilisation d'une décomposition en ondelettes permet une implémentation simple en espace de Sobolev et permet de séparer correctement des trajectoires présentant des points de branchement.
Type de document :
Communication dans un congrès
42èmes Journées de Statistique, 2010, Marseille, France, France. 2010
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Contributeur : Conférence Sfds-Hal <>
Soumis le : jeudi 24 juin 2010 - 08:53:37
Dernière modification le : jeudi 21 juin 2018 - 11:50:28
Document(s) archivé(s) le : lundi 27 septembre 2010 - 11:24:31

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Ruslan Suyundykov, Stéphane Puechmorel, Louis Ferré. Multivariate Functional Data Clusterization by PCA in Sobolev Space Using Wavelets. 42èmes Journées de Statistique, 2010, Marseille, France, France. 2010. 〈inria-00494702〉

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