Cette thèse se situe à l'interface de la statistique et de la fouille de données. Elle est composée de trois parties indépendantes. Dans la première, nous cherchons à estimer l'ordre (le nombre d'États cachés) d'un modèle de Markov caché dont la distribution d'émission appartient à la famille exponentielle. Nous nous plaçons dans le cas où aucune borne supérieure sur cet ordre n'est connue a priori. Nous définissons deux estimateurs pénalisés pour cet ordre, l'un basé sur le maximum de vraisemblance et l'autre sur une statistique de mélange bayésien. Nous montrons la consistance forte de ces estimateurs. Dans la deuxième partie, nous extrayons des motifs séquentiels dont la fréquence est exceptionnellement élevée par rapport à un modèle de Markov. L'approche consiste à dénombrer dynamiquement toutes les positions possibles d'un motif au sein d'une séquence. Puis la fréquence observée est comparée à la fréquence attendue à l'aide d'un test binomial. Une procédure est utilisée pour tenir compte des tests multiples. Des expérimentations sont menées sur des bases synthétiques et des séquences de protéines. Enfin, dans la troisième partie, nous nous intéressons au calcul de l'estimateur à noyau de la densité. Les observations sont regroupées dans des structures hiérarchiques d'arbres binaires. Les calculs sont réalisés sur les nœuds, plutôt que sur les points, pour une plus grande efficacité. Nous effectuons le calcul sur un Échantillon de points de chaque nœud, au lieu de sa totalité, en utilisant des inégalités de concentration non-paramétriques pour contrôler l'erreur. Puis, nous proposons un nouveau parcours de l'arbre pour effectuer ces échantillonnages sur un nombre réduit de nœuds. Nous testons notre approche sur des jeux de données synthétiques. / This Ph.D thesis lies at the interface of statistics and data mining. It contains three independent parts. In the first one, we aim at estimating the order (the number of hidden states) of a Hidden Markov Model, whose emission distribution belongs to the exponential family. We suppose that no upper bound is known on this order. We define two penalised estimators for this order, one based on the maximum likelihood, an the other on a bayesian mixture statistic. We prove that both estimators are strongly consistent. In the second part, we extract sequential patterns of exceptional frequency given a Markov model. We first dynamically enumerate all the possible occurences of a pattern in a sequence. Then, the observed frequency is compared to the expected frequency using a binomial test. Multiple testing is taken into account. Experiments are led on synthetic databases and protein sequences. Finally, in the third chapter, we are interested in kernel density estimation. The observations are gathered in hierarchical structures called binary trees. Computations are done on nodes of trees, rather than on raw observations, for greater efficiency. We only take into account samples on each node, instead of all the observations, using a non-parametric concentration inequality to control the error. We also propose to only browse some parts of the tree. We test our approach on synthetic datasets.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2010MON20171 |
| Date | 07 December 2010 |
| Creators | Low-Kam, Cécile |
| Contributors | Montpellier 2, Mas, André, Teisseire, Maguelonne |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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