Clustering et volume des données

par Marc-Ismaël Jeannin Akodjénou

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Patrick Gallinari.

Soutenue en 2008

à Paris 6 .


  • Résumé

    Le clustering est une tâche fondamentale de la fouille de données. Ces dernières années, le volume de données (à la fois le nombre d'objets et le nombre de caractéristiques, de "dimensions", les décrivant) croît sans arrêt. Les méthodes de clustering doivent s'adapter à cette évolution qui a des impacts à la fois qualitatifs (la pertinence des résultats) et opérationnels (la complexité du traitement). Nous étudions dans cette thèse comment se sont adaptées les méthodes de clustering le long de ces deux axes. Après une analyse des méthodes existantes à travers ce prisme, nous en arrivons au constat que les méthodes qui se concentrent sur la réduction de la complexité opérationnelle ne sont généralement pas efficaces en haute dimension, et réciproquement. Nous développons une démarche abstraite proche de celle des méthodes à base de grille : le clustering est effectué indirectement à travers un résumé des données. Le résumé est constitué d'indices de proximité entre les points et doit se construire avec une complexité opérationnelle respectant des contraintes strictes. Nous proposons ensuite une méthode basée sur cette démarche : le résumé est construit à partir de projections linéaires des données. Les indices de proximité ainsi accumulés sont agrégés pour obtenir le clustering. La méthode a une complexité opérationnelle satisfaisante et a de bonnes performances en haute dimension.

  • Titre traduit

    Clustering and data volume evolution


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Informations

  • Détails : 1 vol. (207 p.)
  • Annexes : Bibliogr. p. 197-207. 173 réf. bibliogr.

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Université Pierre et Marie Curie. Bibliothèque Universitaire Pierre et Marie Curie . Section Mathématiques-Informatique Recherche.
  • Consultable sur place dans l'établissement demandeur
  • Cote : T Paris 6 2009 270
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