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Thèses et Mémoire de l'Université de Strasbourg

Classification non supervisée avec pondération d'attributs par des méthodes évolutionnaires

BLANSCHÉ, Alexandre (2006) Classification non supervisée avec pondération d'attributs par des méthodes évolutionnaires. Thèses de doctorat, Université Louis Pasteur.

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Résumé

La classification non supervisée consiste à diviser un ensemble de données en classes. Afin d'obtenir une classification plus précise, on cherche souvent à décrire les données par de nombreux attributs. Cependant, l'augmentation de la dimensionnalité peut nuire à la qualité de la classification. Une solution consiste à pondérer les attributs. Deux nouvelles familles d'algorithmes de classification non supervisée avec pondération d'attributs par des méthodes évolutionnaires sont proposées. La première est une amélioration de méthodes basées sur K-means. La seconde repose sur la classification modulaire, qui consiste à découper le problème de classification en plusieurs problèmes d'extraction d'une classe. Ces algorithmes ont été appliqués sur des images de télédétection. Une image hyperspectrale est constituée d'un grand nombre de bandes, fortement corrélées. De plus, une image peut être découpée en segments qui sont caractérisés par des attributs nombreux.

Type d'EPrint:Thèse de doctorat
Sujets:UNERA Classification UNERA > ACT Domaine d'activité UNERA > ACT-10 Informatique
CL Classification > DDC Dewey Decimal Classification > 000 Informatique, information, généralités > 004 Informatique
Classification Thèses Unistra > Sciences, technologies > Informatique, information, généralités > 004 Informatique

UNERA Classification UNERA > DISC Discipline UNERA > DISC-19 Mathématiques et informatique
Code ID:1325
Déposé le :12 Septembre 2007

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