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

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Thesis advisor
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  • Learning connectedness of a set of points with a generative model : application to data analysis and semi-supervised learning
dc:subject
  • Classification
  • Thèses et écrits académiques
  • Topologie
  • Algorithmes EM
  • Connexité
  • Modèle de mélange
  • Analyse exploratoire
  • Graphe de Delaunay
preferred label
  • Apprentissage statistique de la connexité d'un nuage de points par modèle génératif, application à l'analyse exploratoire et la classification semi-supervisée
Language
Subject
dc:title
  • Apprentissage statistique de la connexité d'un nuage de points par modèle génératif, application à l'analyse exploratoire et la classification semi-supervisée
Degree granting institution
note
  • 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.
  • In this work, we propose a statistical model to learn the connectedness of a set of points. This model combine geometrical and statistical approaches by defining a mixture model based on a graph. From this generative graph, we propose and evaluate methods and algorithms to analyse the set of points and to realize semi-supervised learning.
dc:type
  • Text
http://iflastandar...bd/elements/P1001
rdaw:P10219
  • 2008
has content type
is primary topic of
is rdam:P30135 of
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