Classification non supervisée des données fonctionnelles avec ondelettes

Anestis Antoniadis 1 Xavier Brossat 2 Jairo Cugliari 2, 3 Jean-Michel Poggi 3, 4
1 SMS - Statistique et Modélisation Stochatisque
LJK - Laboratoire Jean Kuntzmann
4 SELECT - Model selection in statistical learning
Inria Saclay - Ile de France, LMO - Laboratoire de Mathématiques d'Orsay, CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique : UMR
Résumé : Cet article présente une méthode permettant de détecter efficacement des clusters dans des données fonctionnelles avec une structure temporelle. L'algorithme est basé sur une mesure de similarité fondée sur la décomposition en ondelettes. Cette décomposition est idéale pour l'identification de caractéristiques locales en temps et en échelle grâce à laquelle on peut visualiser et regrouper les données fonctionnelles en groupes homogènes. Nous considérons les contributions de chaque échelle à l'énergie globale de chaque fonction d'entrée pour générer un codage ne perdant pas la capacité de différencier les signaux. La mesure de similarité, en parallèle avec une technique efficace de sélection de variables, est alors utilisée avec des algorithmes plus ou moins classiques d'apprentissage non supervisé. La performance de cette méthodologie est démontrée par des simulations et de véritables applications de données.
Type de document :
Communication dans un congrès
42èmes Journées de Statistique, May 2010, Marseille, France. 2010
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Contributeur : Conférence Sfds-Hal <>
Soumis le : jeudi 24 juin 2010 - 08:54:09
Dernière modification le : lundi 9 avril 2018 - 12:22:31
Document(s) archivé(s) le : lundi 22 octobre 2012 - 14:45:10

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Anestis Antoniadis, Xavier Brossat, Jairo Cugliari, Jean-Michel Poggi. Classification non supervisée des données fonctionnelles avec ondelettes. 42èmes Journées de Statistique, May 2010, Marseille, France. 2010. 〈inria-00494715〉

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