Méthodes non supervisées pour l'analyse de données multivariées » książka
Méthodes non supervisées pour l'analyse de données multivariées
ISBN-13: 9786131503832 / Francuski / Miękka / 2018 / 180 str.
Dans la science moderne, le dA(c)veloppement et l'accroissement du nombre et de la variA(c)tA(c) des capteurs permettent l'observation de plus en plus complexe de la vie. Pour les chercheurs, ceci se traduit par un immense potentiel d'acquA(c)rir des donnA(c)es qui peuvent servir A la comprA(c)hension des phA(c)nomA]nes A(c)tudiA(c)s. Ce fait conduit A l'apparition des donnA(c)es multivariA(c)es et naturellement A la nA(c)cessitA(c) d'outils pour les analyser. Une approche souvent employA(c)e dans ce processus est l'analyse exploratoire de donnA(c)es ou ce qu'on appelle clustering. Ceci implique la dA(c)couverte des structures cohA(c)rentes dans des ensembles des donnA(c)es complexes en regroupant des donnA(c)es ayant des caractA(c)ristiques similaires dans des classes. Cette livre aborde ce sujet en s'appuyant sur deux questions nA(c)cessitant encore des rA(c)ponses: le choix de la mesure de similaritA(c) et la rA(c)duction de la dimension des donnA(c)es multivariA(c)es. Les applications sur des images multispectrales et A(c)galement sur des sA(c)ries temporelles des images mA(c)dicales servent A la comprA(c)hension des aspects thA(c)oriques prA(c)sentA(c)s dans la premiA]re partie du livre.
Dans la science moderne, le développement et laccroissement du nombre et de la variété des capteurs permettent lobservation de plus en plus complexe de la vie. Pour les chercheurs, ceci se traduit par un immense potentiel dacquérir des données qui peuvent servir à la compréhension des phénomènes étudiés. Ce fait conduit à lapparition des données multivariées et naturellement à la nécessité doutils pour les analyser. Une approche souvent employée dans ce processus est lanalyse exploratoire de données ou ce quon appelle "clustering". Ceci implique la découverte des structures cohérentes dans des ensembles des données complexes en regroupant des données ayant des caractéristiques similaires dans des classes. Cette livre aborde ce sujet en sappuyant sur deux questions nécessitant encore des réponses: le choix de la mesure de similarité et la réduction de la dimension des données multivariées. Les applications sur des images multispectrales et également sur des séries temporelles des images médicales servent à la compréhension des aspects théoriques présentés dans la première partie du livre.
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