JdS2012


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Résumé de communication



Résumé 93 :

Functional data clustering using density approximation
Jacques, Julien ; Preda, Cristian
Université Lille 1 - INRIA

Ce papier traite de la classification automatique de données fonctionnelles. Le modèle proposé utilise une approximation de la notion de densité de probabilité pour variables aléatoires fonctionnelles. L'estimation des paramètres est réalisée à l'aide d'un algorithme EM, puis la classification est obtenue par la règle du maximim a posteriori. Une application sur données réelles illustre l'intérêt du modèle proposé.