Dans la vie actuelle, les données directionnelles sont présentes dans la majorité des domaines, sous plusieurs formes, différents aspects et de grandes tailles/dimensions, d'où le besoin de méthodes d'étude efficaces des problématiques posées dans ce domaine. Pour aborder le problème de la classification automatique, l'approche probabiliste est devenue une approche classique, reposant sur l'idée simple : étant donné que les g classes sont différentes entre elles, on suppose que chacune suit une loi de probabilité connue, dont les paramètres sont en général différents d'une classe à une autre; on parle alors de modèle de mélange de lois de probabilités. Sous cette hypothèse, les données initiales sont considérées comme un échantillon d'une variable aléatoire d-dimensionnelle dont la densité est un mélange de g distributions de probabilités spécifiques à chaque classe. Dans cette thèse nous nous sommes intéressés à la classification automatique de données directionnelles, en utilisant des méthodes de classification les mieux adaptées sous deux approches: géométrique et probabiliste. Dans la première, en explorant et comparant des algorithmes de type kmeans; dans la seconde, en s'attaquant directement à l'estimation des paramètres à partir desquels se déduit une partition à travers la maximisation de la log-vraisemblance, représentée par l'algorithme EM. Pour cette dernière approche, nous avons repris le modèle de mélange de distributions de von Mises-Fisher, nous avons proposé des variantes de l'algorithme EMvMF, soit CEMvMF, le SEMvMF et le SAEMvMF, dans le même contexte, nous avons traité le problème de recherche du nombre de composants et le choix du modèle de mélange, ceci en utilisant quelques critères d'information : Bic, Aic, Aic3, Aic4, Aicc, Aicu, Caic, Clc, Icl-Bic, Ll, Icl, Awe. Nous terminons notre étude par une comparaison du modèle vMF avec un modèle exponentiel plus simple ; à l'origine ce modèle part du principe que l'ensemble des données est distribué sur une hypersphère de rayon ρ prédéfini, supérieur ou égal à un. Nous proposons une amélioration du modèle exponentiel qui sera basé sur une étape estimation du rayon ρ au cours de l'algorithme NEM. Ceci nous a permis dans la plupart de nos applications de trouver de meilleurs résultats; en proposant de nouvelles variantes de l'algorithme NEM qui sont le NEMρ , NCEMρ et le NSEMρ. L'expérimentation des algorithmes proposés dans ce travail a été faite sur une variété de données textuelles, de données génétiques et de données simulées suivant le modèle de von Mises-Fisher (vMF). Ces applications nous ont permis une meilleure compréhension des différentes approches étudiées le long de cette thèse.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00987196 |
| Date | 15 November 2013 |
| Creators | Parr Bouberima, Wafia |
| Publisher | Université René Descartes - Paris V |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | fra |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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