Contributions to unsupervised learning from massive high-dimensional data streams : structuring, hashing and clustering

Contributions to unsupervised learning from massive high-dimensional data streams : structuring, hashing and clustering

Cette thèse étudie deux tâches fondamentales d'apprentissage non supervisé: la recherche des plus proches voisins et le clustering de données massives en grande dimension pour respecter d'importantes contraintes de temps et d'espace.Tout d'abord, un nouveau cadre théorique permet...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Morvan, Anne
Other Authors: Paris Sciences et Lettres
Language:en
Published: 2018
Subjects:
Apprentissage non supervisé
Recherche des plus proches voisins
Flux
Clustering
Approximation
Réduction de dimension
Hachage
Résumés minimalistes
Unsupervised learning
Nearest neighbors search
Streaming
Dimensionality reduction
Hashing
Sketching
005.7
Online Access:http://www.theses.fr/2018PSLED033/document

Internet

http://www.theses.fr/2018PSLED033/document

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