Classification, réseaux de neurones et science des données

分类、神经元研究和科学

• 批准号: RGPIN-2018-06245
• 负责人: Ghazzali, Nadia
• 金额: $ 1.17万
• 依托单位: Université du Québec à Trois-Rivières
• 依托单位国家: 加拿大
• 项目类别: Discovery Grants Program - Individual
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 加拿大
• 起止时间: 2022-01-01 至 2023-12-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://www.nserc-crsng.gc.ca/ase-oro/Details-Detailles_eng.asp?id=759440
• 关键词: Classification; seaux; de; neurones; et

La classification automatique est constituée essentiellement de méthodes et d'algorithmes qui consistent à donner le meilleur groupement en classes de l'ensemble à étudier. Qu'il s'agisse de méthodes de classification hiérarchique ou non hiérarchique, la formation des classes se fait de façon non supervisée dans le sens où les critères d'agrégation des classes n'utilisent pas de connaissance a priori présente dans les données et n'ont donc pas recours à des données d'apprentissage. Ce qui n'est pas le cas des nouvelles méthodes de classification empruntées aux réseaux de neurones artificiels. Ces dernières, développées par des non statisticiens, connaissent un grand essor à cause, entre autres, de leur capacité d'apprentissage, de modélisation et de réduction. Et pourtant, peu d'ouvrages statistiques sont dédiés à établir le lien entre les méthodes statistiques et les méthodes neuronales.à toutes ces méthodes classiques et nouvelles s'associe le problème fondamental du choix du nombre de classes. Pour y remédier, plusieurs critères ont été définis et proposés dans la littérature. En 2014, nous avons fait la synthèse de ces principaux critères en reprenant toutes les bases théoriques et en les intégrant dans une nouvelle librairie R «NbClust». L'objectif est de rassembler tous les indices implémentés dans le logiciel SAS ou dans les libraires R, et d'y ajouter de nouveaux indices afin de fournir à l'utilisateur une liste de 30 critères de validation lui permettant d'estimer le bon nombre de classes dans un jeu de données. Cependant, «NbClust» comme d'ailleurs les critères qui y sont sous--jacents ne prennent pas en compte les méthodes neuronales et ne considèrent que des critères classiques d'agrégation des classes et des mesures habituelles de distances ou de dissimilarités.Le but principal de ce projet de recherche est de développer un cadre théorique de comparaison entre les méthodes statistiques et neuronales. Il vise également à répondre à la problématique de la détermination du nombre de classes et concerne les aspects formels de la classification.Spécifiquement, il s'agit d'approfondir les bases théoriques des méthodes de mélange de densités en classification et celles des réseaux de neurones non supervisés. Ce qui permettra, notamment, d'étendre l'étude qui a mené à la mise en oeuvre de «NbClust» à des méthodes de classification non classiques, à savoir les méthodes probabilistes et neuronales. De plus, nous considérerons différentes mesures de ressemblance et différents codages selon la nature et l'espace de représentation des données.Ainsi, diverses modélisations statistiques des données seront étudiées. D'ailleurs, nous considérerons diverses mesures de centralité en fonction de la nature des données à étudier. Des analyses comparatives seront menées sur des données simulées et des données réelles issues du domaine de reconnaissance des formes et des réseaux.

分类自动测试构成了基本要素，这些要素和算法都是一致的，例如，在所有类别中，都是相同的，例如，在所有类别中，都是相同的。年代'agisse de方法尝试把变量分类hierarchique或者非hierarchique, se这样做de la形成des类非被监督者在sens欧莱斯准则d 'agregation des类n 'utilisent不是de connaissance先验现在在数据等变量所以不是recours des数据d 'apprentissage。我们已经完成了一项新的研究，研究了神经细胞的分类，研究了神经细胞的分类和神经细胞的分类。cederniires, dsamuveldsamuresas pardes non - statisticens, conconsent ungrand essor, entre autres, de leur capacit<s:1> '学徒，de modsamuresicisation和de samuresation。更重要的是，peu d' ouvages statisques不像其他的samsamdiys，也不像其他的samsamdiys，也不像其他的samsamdiys。“你的职业生涯是什么？”“你的职业生涯是什么？”“你的职业生涯是什么？”除其他外，还有许多其他的标准，如：<s:2> <s:2> <s:2>; <s:2> <s:2>；和；2014年，在新图书馆«bclust»中，有一项关于综合准则原则的研究表明，这些准则的基础是：“客观的重组者”定义了一些指数，这些指数实现了与“逻辑的”、“逻辑的”、“逻辑的”、“逻辑的”、“逻辑的”、“逻辑的”、“逻辑的”、“逻辑的”、“逻辑的”、“逻辑的”、“逻辑的”、“逻辑的”、“逻辑的”、“逻辑的”、“逻辑的”、“逻辑的”、“逻辑的”、“逻辑的”、“逻辑的”、“逻辑的”、“逻辑的”、“逻辑的”、“逻辑的”等30个标准。在此之前，“bclust”的定义是，在不同的情况下，不同的情况下，不同的情况下，不同的情况下，不同的情况下，不同的情况下，不同的情况下，不同的情况下，不同的情况下，不同的情况下，不同的情况下，不同的情况下，不同的情况下，不同的情况下，不同的情况下，不同的情况下，不同的情况下，不同的情况下，不同的情况下，不同的情况下，不同的情况下，不同的情况下，不同的情况。但是，主要的研究项目是由<s:1>电子交换器和<s:1>电子交换器和神经交换器组成的。我将审议下列事项：1 . <s:1> <s:1> <s:1> <s:1> <s:1> <s:1> <s:1> <s:1> <s:1> <s:1> <s:1> - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -spsm - ciciement，也就是“ agit ' d' profprofdir ”，它的基础是：ssm， ssm, ssm, ssm, ssm, ssm, ssm, ssm, ssm, ssm, ssm, ssm。请注意，我们可以用“ qui permettra ”来表示，我们可以用“ qui permettra ”来表示，我们可以用“ savoir ”来表示，我们可以用“ savoir ”来表示，我们可以用“ savoir ”来表示，我们可以用“ savoir ”来表示，我们可以用“ savoir ”来表示，我们可以用“ savoir ”来表示，我们可以用概率来表示，我们可以用“ neuronales ”来表示。此外，nous考虑了不同的交换器、不同的交换器、不同的交换器、不同的交换器、不同的交换器、不同的交换器、不同的交换器和不同的交换器。依照Ainsi,潜水员modelisations的des数据对于我们学习。此外，我们还考虑到各种各样的集中监测措施，以及在确定<s:1> <s:1> <s:1> <s:1> <s:1> <s:1> <s:1> <s:1> <s:1> <s:1> <s:1> <s:1> <s:1> <s:1> <s:1>与<s:1> <s:1>······Des分析了menmenes - sur - dones - sames - simsimes - simsimes - donsames - resames - issuesdu domaine de reconnaissance Des formes - Des - samesaux的比较。