Contributions à l'étude de la classification spectrale et applications

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134 Extraction de connaissances appliquée à la biologie et l’imagerie médicale (a) Data normalisés (b) Ratio η fonction de k (c) Résultat du spectral clustering k = 19 Figure 4.10 – Etude avec les données normalisées des profils temporels de l’espèce F83
4.3 Spectral Clustering sur les données génomiques 135 (a) Données initiales et normalisées (b) Ratio η fonction de k (c) Résultat du spectral clustering k = 23 Figure 4.11 – Distribution et normalisation des données de la différence entre les profils temporels des espèces A17 et F83
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Institut National Polytechnique de
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ii TABLE DES MATIÈRES 2.5.1 Expér
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Table des figures 1.1 Illustration
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TABLE DES FIGURES vii 4.8 Etude ave
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Remerciements Je tiens tout d’abo
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Introduction Les domaines des biolo
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adéquates dans un cadre non superv
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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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1.4.2 Traitement d’images 31 (a)
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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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2.5.1 Expérimentations numériques
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2.5.3 Passage du discret au continu
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2.5.4 Etape de normalisation 77 d
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2.5.5 Cas limites de validité de l
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Page 171 and 172: Bibliographie [1] P.D. Acton, L.S.
Page 173 and 174: BIBLIOGRAPHIE 161 [37] M. Ester, H.
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Page 177: BIBLIOGRAPHIE 165 [114] L. Yen, D.
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