OATAO - Open Archive Toulouse Archive Ouverte Open Access Week

Contributions à l'étude de la classification spectrale et applications

Mouysset, Sandrine. Contributions à l'étude de la classification spectrale et applications. PhD, Institut National Polytechnique de Toulouse, 2010

[img]
Preview
(Document in French)

PDF - Requires a PDF viewer such as GSview, Xpdf or Adobe Acrobat Reader
6Mb

Official URL: http://ethesis.inp-toulouse.fr/archive/00001403/

Abstract

La classification spectrale consiste à créer, à partir des éléments spectraux d'une matrice d'affinité gaussienne, un espace de dimension réduite dans lequel les données sont regroupées en classes. Cette méthode non supervisée est principalement basée sur la mesure d'affinité gaussienne, son paramètre et ses éléments spectraux. Cependant, les questions sur la séparabilité des classes dans l'espace de projection spectral et sur le choix du paramètre restent ouvertes. Dans un premier temps, le rôle du paramètre de l'affinité gaussienne sera étudié à travers des mesures de qualités et deux heuristiques pour le choix de ce paramètre seront proposées puis testées. Ensuite, le fonctionnement même de la méthode est étudié à travers les éléments spectraux de la matrice d'affinité gaussienne. En interprétant cette matrice comme la discrétisation du noyau de la chaleur définie sur l'espace entier et en utilisant les éléments finis, les vecteurs propres de la matrice affinité sont la représentation asymptotique de fonctions dont le support est inclus dans une seule composante connexe. Ces résultats permettent de définir des propriétés de classification et des conditions sur le paramètre gaussien. A partir de ces éléments théoriques, deux stratégies de parallélisation par décomposition en sous-domaines sont formulées et testées sur des exemples géométriques et de traitement d'images. Enfin dans le cadre non supervisé, le classification spectrale est appliquée, d'une part, dans le domaine de la génomique pour déterminer différents profils d'expression de gènes d'une légumineuse et, d'autre part dans le domaine de l'imagerie fonctionnelle TEP, pour segmenter des régions du cerveau présentant les mêmes courbes d'activités temporelles.

Item Type:PhD Thesis
Uncontrolled Keywords:
Institution: Université de Toulouse > Institut National Polytechnique de Toulouse - INPT
Laboratory name:
Research Director:
Noailles, Joseph and Ruiz, Daniel
Statistics:download
Deposited By:admin admin

Repository Staff Only: item control page