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Une approche de co-classification automatique à base des cartes topologiques

Authors :
Kais Allab
Khalid Benabdeslem
Alexandre Aussem
Allab, Kais
Graphes, Apprentissage et Multi-Agents (GAMA)
Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL)
Université de Lyon-Université de Lyon
Source :
Revue des Nouvelles Technologies de l'Information, Revue des Nouvelles Technologies de l'Information, Editions RNTI, 2011, Apprentissage Artificiel et Fouille de Données, RNTI-A-5, pp.1-24, HAL
Publication Year :
2011
Publisher :
HAL CCSD, 2011.

Abstract

International audience; Nous présentons dans ce papier une nouvelle approche de co- classification automatique sur les tableaux de données continues. Cette approche est basée sur les cartes topologiques de Kohonen que nous appelons Bi-SOM (Bi-clustering based on one Self-Organizing Map). En outre de la question principale de la co-classification automatique liée au traitement simultané des lignes et des colonnes d'une matrice de données, nous proposons dans cette approche de répondre à plusieurs problématiques liées à cette tâche, à savoir: (1) la visualisation topologiques de bi-clusters avec une notion de voisinage, (2) l'optimisation de ces dits bi-clusters dans des macro-blocs et (3) la réduction de dimension par élimination itérative de blocs de "bruit". Enfin, nous présentons des résultats issus des expérimentations faites sur plusieurs bases de données réelles et d'autres synthétiques pour valider notre approche en comparaison avec d'autres méthodes de co-classification automatique.

Details

Language :
French
ISSN :
17641667
Database :
OpenAIRE
Journal :
Revue des Nouvelles Technologies de l'Information, Revue des Nouvelles Technologies de l'Information, Editions RNTI, 2011, Apprentissage Artificiel et Fouille de Données, RNTI-A-5, pp.1-24, HAL
Accession number :
edsair.dedup.wf.001..303b7660e8e972a85c1af65f6f6a0702