Hard and fuzzy block clustering algorithms for high dimensional data

Hard and fuzzy block clustering algorithms for high dimensional data

Notre capacité grandissante à collecter et stocker des données a fait de l'apprentissage non supervisé un outil indispensable qui permet la découverte de structures et de modèles sous-jacents aux données, sans avoir à \étiqueter les individus manuellement. Parmi les différentes approches prop...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Laclau, Charlotte
Other Authors: Sorbonne Paris Cité
Language:fr
Published: 2016
Subjects:
Classification
Flou
Classification croisée
Modèle de mélange
Approche métrique
Modèle à bloc latent
Données sparses
Données binaires
Classification de document
Théorème de Zangwill
Sélection de variable
Données en grande dimension
Algorithme
Clustering
Fuzzy
Co-clustering
Mixture model
Metric approach
Latent block model
Sparse data
Binary data
Document clustering
Zangwill theorem
Feature selection
High dimensional data
Algorithm
004
Online Access:http://www.theses.fr/2016USPCB014

Internet

http://www.theses.fr/2016USPCB014

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