On s'intéresse dans cette thèse, à la mise en évidence des propriétés de connexité dans les données à analyser. Dans le cas de l'analyse des données ”classique” (i.e. linéaire), comme les surfaces de séparation des classes sont des hyperplans (des droites en dimension 2), la notion topologique sous-jacente est presque toujours la convexité. Au contraire dans tout ce qui suit, on cherche en priorité à segmenter les données en sous-ensembles (classes) connexes.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00308495 |
| Date | 15 December 2005 |
| Creators | Aaron, Catherine |
| Publisher | Université Panthéon-Sorbonne - Paris I |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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