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Doctorat
Classification de distributions par décomposition de mélange
Période
2001-2009
Mots clés
Analyse symbolique, Décompositon de Mélanges, Copules, Clustering
Description
Une variable symbolique peut être fournie sous forme de distribution continue. Dans ce cas, comment résoudre le problème le plus fréquent en data mining, à savoir: comment classer les objets à partir de la description des variables sous forme de distributions continues. Une solution est d'échantillonner la distribution en un nombre N de points, et d'évaluer la distribution conjointe de ces valeurs en utilisant les copules, et d'adapter la méthode "nuées dynamiques" à ces densités conjointes.
Unités
Staff
Responsable(s) |
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| Monique NOIRHOMME-FRAITURE | Responsable | ||
Staff (contrats terminés)
Personnel scientifique |
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| Etienne CUVELIER | Doctorant | ||
Publications (6)
Contributions à des ouvrages collectifs
2007
Symbolic Markov Chains, in Selected Contributions in Data Analysis and Classification, collection Studies in Classification, Data Analysis and Knowledge Organization, pp. 103-111
Monique NOIRHOMME-FRAITURE, Etienne CUVELIER
Monique NOIRHOMME-FRAITURE, Etienne CUVELIER
2007
2006
Actes de colloques
2006
2005
Clayton copula and mixture decomposition, in Applied Stochastic Models and Data Analysis (ASMDA 2005), Brest, 17-20 May 2005
Etienne CUVELIER, Monique NOIRHOMME-FRAITURE
Etienne CUVELIER, Monique NOIRHOMME-FRAITURE
2003
Mélange de distributions de distributions: Décomposition de mélange avec la copule de Clayton, in XXXV èmes Journées de Statistiques, pp. 377-380
Etienne CUVELIER, Monique NOIRHOMME-FRAITURE
Etienne CUVELIER, Monique NOIRHOMME-FRAITURE
