Connexité et analyse des données non linéaires

Résumé : On s'intéresse dans cette thèse, à la mise en évidence des propriétés de connexité dans les données à analyser. Dans le cas de l'analyse des données ”classique” (i.e. linéaire), comme les surfaces de séparation des classes sont des hyperplans (des droites en dimension 2), la notion topologique sous-jacente est presque toujours la convexité. Au contraire dans tout ce qui suit, on cherche en priorité à segmenter les données en sous-ensembles (classes) connexes.
Type de document :
Thèse
Mathématiques [math]. Université Panthéon-Sorbonne - Paris I, 2005. Français
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Contributeur : Madalina Olteanu <>
Soumis le : jeudi 31 juillet 2008 - 14:19:19
Dernière modification le : jeudi 31 juillet 2008 - 15:02:45
Document(s) archivé(s) le : samedi 26 novembre 2016 - 00:47:53

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Catherine Aaron. Connexité et analyse des données non linéaires. Mathématiques [math]. Université Panthéon-Sorbonne - Paris I, 2005. Français. 〈tel-00308495〉

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