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Accueil du site > Séminaires > Probabilités Statistiques et réseaux de neurones > Classification et mélange de processus

Vendredi 8 février 2002 à 9h30

Classification et mélange de processus

Richard Emilion (Paris Dauphine et Nanterre)

Résumé : Nous proposons une méthode de classification basée sur l’estimation de mélanges de lois lorsque les observations sont décrites par des lois de probabilités. Les composantes du mélange sont des lois de variables aléatoires à valeurs lois qui apparaissent dans des analyses Bayesiennes de problèmes non paramétriques : processus de Dirichlet, processus Gamma pondérés, processus de Kraft. Nous montrons comment appliquer les algorithmes S.E.M. et D.S. aux marginales fini-dimensionnelles pour obtenir des mélanges qui convergent vers le mélange recherché lorsque la dimension augmente. La démonstration repose sur le fait que les lois des processus composants sont mutuellement étrangères grâce à un théorème de Kakutani, les classes recherchées étant alors les supports de ces composantes.

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