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Sélection de contraintes pour la classification topologique semi-supervisée
| Content Provider | Semantic Scholar |
|---|---|
| Author | Allab, Kais Benabdeslem, Khalid |
| Copyright Year | 2011 |
| Abstract | Dans ce papier, nous proposons d'adapter la version batch de l'algorithme de Kohonen basee sur les cartes auto-organisatrices (SOM) aux informations eventuellement portees par les donnees etiquetees et imposees dans la classification des donnees non etiquetees (sous formes de contraintes). Il s'agit de la classification sous contraintes avec SOM dans un paradigme bien deterministe. Dans ce contexte nous adaptons la classification topologique a un ensemble de contraintes ; le faite qu'elles soit informatives et coherentes entre elles permet de mesurer leur utilite dans le processus d'apprentissage semi-supervise. Ces mesures representent un moyen efficace pour selectionner les contraintes les plus utiles pour l'algorithme propose. Les experiences seront appliquees sur plusieurs bases de donnees pour valider notre approche en comparaison avec d'autres methodes de classification sous contraintes. |
| Starting Page | 39 |
| Ending Page | 54 |
| Page Count | 16 |
| File Format | PDF HTM / HTML |
| Alternate Webpage(s) | https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00874827/file/CAPS11.pdf |
| Language | English |
| Access Restriction | Open |
| Content Type | Text |
| Resource Type | Article |