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...
| Main Author: | |
|---|---|
| Other Authors: | |
| Language: | en |
| Published: |
2018
|
| Subjects: | |
| Online Access: | http://www.theses.fr/2018PSLED033/document |