Contributions à l'étude de la classification spectrale et applications

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116 Parallélisation de la classification spectrale respectivement à 6460.1s et 5075.6s. La boucle implémentée pour tester les diverses valeurs de k n’est donc pas d’un coût linéaire en fonction de la valeur du nblimit. Ces premiers résultats sur des images couleurs en considérant de données 5D sont encourageants mais une étude doit être menée pour tester les limites et dégager des propriétés du spectral clustering dans le cadre de la segmentation d’images.
3.4.2 Boîte affinité 5D rectangulaire 117 (a) nblimit = 100 (b) nblimit = 200 (c) nblimit = 500 Figure 3.23 – Champs colorés dans le Vaucluse, N = 128612 points
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ii TABLE DES MATIÈRES 2.5.1 Expér
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Chapitre 1 : Classification spectra
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Chapitre 1 Classification spectrale
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1.1.1 Algorithme de classification
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1.1.2 Problème du choix du paramè
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1.1.2 Problème du choix du paramè
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1.2.2 Cas d’une distribution isot
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1.3 Validations numériques 19 1.3
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1.3.1 Mesures de qualité 21 (a) Sm
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1.4 Méthodes de classification spe
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1.4.2 Traitement d’images 29 une
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Chapitre 2 Classification et élém
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2.2 Présentation du résultat prin
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2.3 Propriétés de classification
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2.3.2 Classification via l’opéra
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2.4.1 Eléments finis de Lagrange 5
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2.4.2 Interprétation des élément
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2.4.3 Propriété de classification
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2.4.4 Condensation de masse 61 Le t
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