Apprentissage statistique de la connexité d'un nuage de points par modèle génératif : application à l'analyse exploratoire et la classification semi-supervisée

par Pierre Gaillard

Thèse de doctorat en Technologies de l'information et des systèmes

Sous la direction de Gérard Govaert.

Soutenue en 2008

à Compiègne .

  • Titre traduit

    Learning connectedness of a set of points with a generative model : application to data analysis and semi-supervised learning


  • Pas de résumé disponible.


  • Résumé

    Dans cette thèse, nous présentons un modèle statistique permettant d'extraire la connexité des variétés structurantes d'un ensemble de points. Ce modèle combine des approches statistiques et géométriques en définissant un modèle de mélange gaussien construit à partir d'un graphe. A partir de ce graphe génératif, nous proposons et évaluons des méthodes d'analyses exploratoires et de classification non-supervisée et semi-supervisée.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (217 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. 400 réf.

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Université de Technologie de Compiègne. Service Commun de la Documentation.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : 2008 GAI 1767
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