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.