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Processus gaussiens parcimonieux pour la classification générative de données hétérogènes

Bouveyron, Charles and Fauvel, Mathieu and Girard, Stéphane Processus gaussiens parcimonieux pour la classification générative de données hétérogènes. (2012) In: 44èmes Journées de Statistique de la Société Française de Statistique, 21 May 2012 - 25 May 2012 (Bruxelles, Belgium). (Unpublished)

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Abstract

Nous proposons dans ce travail une famille de processus gaussiens parcimonieux permettant de construire, à partir d'un échantillon de taille finie, un classifieur génératif dans un espace de dimension (potentiellement) infinie. Ces modèles parcimonieux permettent en particulier d'utiliser des transformations non-linéaires des données projetant les observations dans un espace de dimension infinie. Nous montrons qu'il est possible de construire directement le classifieur depuis l'espace des observations au travers d'une fonction noyau. La méthode de classification proposée permet ainsi de classer des données de types variés (données qualitatives, données fonctionnelles, réseaux, ...). En particulier, il est possible de classer des données hétérogènes en combinant plusieurs fonctions noyaux. La méthodologie est également étendue au cas de la classification non supervisée (clustering).

Item Type:Conference or Workshop Item (Paper)
HAL Id:hal-01700690
ProdINRA Id:252597
Audience (conference):International conference without published proceedings
Uncontrolled Keywords:
Institution:Université de Toulouse > Institut National Polytechnique de Toulouse - INPT (FRANCE)
French research institutions > Institut National de la Recherche Agronomique - INRA (FRANCE)
French research institutions > Institut National de la Recherche en Informatique et en Automatique - INRIA (FRANCE)
Other partners > Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne (FRANCE)
Laboratory name:
Statistics:download
Deposited By: INRA INRA
Deposited On:17 Jan 2018 13:24

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