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Soft-ECM : une extension de l'algorithme Evidentiel C-Means pour des données complexes

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  • معلومة اضافية
    • Contributors:
      Laboratoire d'Informatique, de Modélisation et d'Optimisation des Systèmes (LIMOS); Ecole Nationale Supérieure des Mines de St Etienne (ENSM ST-ETIENNE)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Clermont Auvergne (UCA)-Institut national polytechnique Clermont Auvergne (INP Clermont Auvergne); Université Clermont Auvergne (UCA)-Université Clermont Auvergne (UCA); La pharmacologie des neurones et des astrocytes à l’aide des sciences du numérique (AISTROSIGHT); Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL); Université de Lyon-Université de Lyon-Centre Hospitalier Lyon Sud CHU - HCL (CHLS); Hospices Civils de Lyon (HCL)-Hospices Civils de Lyon (HCL)-Theranexus Lyon -Inria Lyon; Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria); Institut Supérieur d'Informatique, de Modélisation et de leurs Applications (ISIMA); Université Clermont Auvergne 2017-2020 (UCA 2017-2020 ); Ecole Nationale Supérieure des Mines de St Etienne (ENSM ST-ETIENNE)-Université Clermont Auvergne 2017-2020 (UCA 2017-2020 )-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
    • بيانات النشر:
      CCSD
    • الموضوع:
      2025
    • Collection:
      Hospices Civils de Lyon (HCL): HAL
    • الموضوع:
    • نبذة مختصرة :
      International audience ; Dans cet article, nous reformulons le problème de l'Evidential C-Means (ECM) pour le clustering de données complexes. Nous proposons un nouvel algorithme, Soft-ECM, qui positionne de manière cohérente les centres des clusters imprécis en se basant sur une semi-métrique. Nos expérimentations montrent que Soft-ECM obtient des résultats comparables aux approches usuelles de clustering floue sur des données dans un espace euclidien et nous montrons sur des données catégorielles et des séries temporelles l'intérêt de combiner le clustering floue et l'utilisation de semi-métriques.
    • ISBN:
      979-1-09-628922-6
    • الدخول الالكتروني :
      https://inria.hal.science/hal-04929629
      https://inria.hal.science/hal-04929629v1/document
      https://inria.hal.science/hal-04929629v1/file/1003009.pdf
    • Rights:
      http://creativecommons.org/licenses/by/ ; info:eu-repo/semantics/OpenAccess
    • الرقم المعرف:
      edsbas.C83F6E5E