Segmentation en analyse de données symboliques : le cas de données probabilistes

par Emmanuel Périnel

Thèse de doctorat en Sciences et techniques communes

Sous la direction de Edwin Diday.

Soutenue en 1996

à Paris 9 .


  • Résumé

    Les méthodes de segmentation, ou d'arbre de décision, sont des techniques permettant d'expliquer une partition à priori d'une population d'objets décrite par des variables explicatives. Elles ont connu ces dernières années un net regain d'intérêt, aussi bien dans le domaine de la statistique que dans celui de l'apprentissage automatique en intelligence artificielle. Toutefois, ces méthodes sont souvent reconnues sensibles à une information dite imparfaite telle que, des erreurs de mesures, des imprécisions ou incertitudes, des jugements experts, ce phénomène résulte principalement du manque de flexibilité des langages de représentations employés pour décrire les objets étudiés, d'une part, et de la rigidité même du processus d'apprentissage (partitionnement récursif), d'autre part. Dans ce travail, nous proposons une méthodologie générale de construction d'arbre de décision appliquée à des données de nature probabiliste. Celles-ci sont représentées par des assertions probabilistes dans le contexte de l'analyse des données symboliques. Son langage de description, en offrant une représentation plus riche et complexe des objets étudiés, nous permet d'introduire plus de flexibilité dans le processus de segmentation. Le développement de l'arbre repose sur un critère de découpage basé sur la notion générale d'information ou de vraisemblance. La nature imprécise ou incertaine des données conduit, de façon naturelle, à la notion d'appartenance probabiliste des objets aux différents nœuds de l'arbre. La construction de l'arbre se présente alors sous la forme d'une succession de problèmes de mélange de lois de probabilité que l'on résout à l'aide d'un algorithme de type EM (espérance / maximisation). Nous faisons également le lien, dans un cadre probabiliste, entre la notion d'appartenance probabiliste précédente et celle consécutive à l'emploi d'une coupure souple ou floue. L'approche est illustrée sur un jeu de données médicales relatives à l'utilisation de marqueurs biologiques sur des types cellulaires, et dans l'objectif de caractériser le concept de système neuroendocrinien.


  • Pas de résumé disponible.

Consulter en bibliothèque

La version de soutenance existe sous forme papier

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Université Paris-Dauphine (Paris). Service commun de la documentation.
  • Disponible pour le PEB
Voir dans le Sudoc, catalogue collectif des bibliothèques de l'enseignement supérieur et de la recherche.