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Accueil du site > Séminaires > Probabilités Statistiques et réseaux de neurones > Connexité et analyse des données non linéaires

Vendredi 22 avril 2005, à 10h

Connexité et analyse des données non linéaires

Catherine Aaron (Samos, Université Paris 1)

Résumé : L’hypothèse de connexité est le pendant non linéaire à l’hypothèse courante de convexité dans les méthodes linéaires. En partant de ce constat on présente deux méthodes de segmentation en composantes connexes, l’une reposant sur des graphes, l’autre sur les interactions entre classification et estimation de densité. Enfin on présentera des méthode d’analyse d’une classe connexe : normalisation et recherche des axes principaux ainsi que recherche de dimension intrinsèque.

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