La classification recouvrante est un domaine en pleine expansion. Ce mémoire aborde cette problématique sous l'angle particulier de l'algorithme OKM, basé sur le principe de la méthode classificatoire non-recouvrante des k-moyennes.
L'algorithme clé de ce mémoire, OKM, sera commenté sur base d'applications à des jeux de données créés artificiellement, un jeu réel dont nous connaissons une partition sensée et deux jeux réels totalement inconnus. Les commentaires seront issus d'une comparaison au niveau des performances et de la cohérence des affectations avec d'autres algorithmes bien choisis :
- l'algorithme pyramidal implémenté dans le logiciel SODAS, précurseur restreint de la classification recouvrante,
- l'algorithme par partitionnement des k-moyennes sur lequel OKM est basé,
- l'algorithme WOKM, variante de OKM de par l'introduction d'une pondération locale des classes.
Ces différentes méthodes classificatoires seront préalablement présentées dans la première partie théorique de ce mémoire avant d'être appliquées aux différents jeux de données dans la seconde partie plus pratique.
Etude et applications de l'algorithme de classification recouvrante OKM (Overlapping K-Means)
CLESSE, M. (Auteur). 24 juin 2011
Student thesis: Master types › Master en sciences mathématiques