Descripteur
Termes IGN > mathématiques > statistique mathématique > analyse de données > analyse multivariée > analyse factorielle > analyse de groupement
analyse de groupementSynonyme(s)analyse par segmentation analyse des groupesVoir aussi |
Documents disponibles dans cette catégorie (157)
Ajouter le résultat dans votre panier
Visionner les documents numériques
Affiner la recherche Interroger des sources externes
Etendre la recherche sur niveau(x) vers le bas
Titre : Applications of Internet of Things Type de document : Monographie Auteurs : Chi-Hua Chen, Éditeur scientifique ; Kuen-Rong Lo, Éditeur scientifique Editeur : Bâle [Suisse] : Multidisciplinary Digital Publishing Institute MDPI Année de publication : 2021 Importance : 162 p. Format : 16 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-3-0365-1193-1 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle
[Termes IGN] analyse de groupement
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] géopositionnement
[Termes IGN] informatique en nuage
[Termes IGN] internet des objets
[Termes IGN] service fondé sur la position
[Termes IGN] système de transport intelligent
[Termes IGN] téléphonie mobile
[Termes IGN] trafic routier
[Termes IGN] vitesseRésumé : (auteur) This book introduces the Special Issue entitled “Applications of Internet of Things”, of ISPRS International Journal of Geo-Information. Topics covered in this issue include three main parts: (I) intelligent transportation systems (ITSs), (II) location-based services (LBSs), and (III) sensing techniques and applications. Three papers on ITSs are as follows: (1) “Vehicle positioning and speed estimation based on cellular network signals for urban roads,” by Lai and Kuo; (2) “A method for traffic congestion clustering judgment based on grey relational analysis,” by Zhang et al.; and (3) “Smartphone-based pedestrian’s avoidance behavior recognition towards opportunistic road anomaly detection,” by Ishikawa and Fujinami. Three papers on LBSs are as follows: (1) “A high-efficiency method of mobile positioning based on commercial vehicle operation data,” by Chen et al.; (2) “Efficient location privacy-preserving k-anonymity method based on the credible chain,” by Wang et al.; and (3) “Proximity-based asynchronous messaging platform for location-based Internet of things service,” by Gon Jo et al. Two papers on sensing techniques and applications are as follows: (1) “Detection of electronic anklet wearers’ groupings throughout telematics monitoring,” by Machado et al.; and (2) “Camera coverage estimation based on multistage grid subdivision,” by Wang et al. Note de contenu : 1- Vehicle positioning and speed estimation based on cellular network signals for urban roads
2- A method for traffic congestion clustering judgment based on grey relational analysis
3- Smartphone-based pedestrian’s avoidance behavior recognition towards opportunistic road
anomaly detection
4- A high-efficiency method of mobile positioning based on commercial vehicle operation data
5- Efficient location privacy-preserving k-anonymity method based on the credible chain
6- Proximity-based asynchronous messaging platform for location-based Internet of
Things service
7- Detection of electronic anklet wearers’ groupings throughout telematics monitoring
8- Camera coverage estimation based on multistage grid subdivisionNuméro de notice : 28650 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE/SOCIETE NUMERIQUE Nature : Recueil / ouvrage collectif DOI : 10.3390/books978-3-0365-1193-1 En ligne : https://doi.org/10.3390/books978-3-0365-1193-1 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99766
Titre : Applications of pattern recognition Type de document : Monographie Auteurs : Carlos M. Travieso-Gonzalez, Éditeur scientifique Editeur : London [UK] : IntechOpen Année de publication : 2021 Importance : 136 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-1-78985-561-6 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] analyse de données
[Termes IGN] analyse de groupement
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] état de l'art
[Termes IGN] plus proche voisin, algorithme du
[Termes IGN] reconnaissance de formes
[Termes IGN] reconstruction 3D
[Termes IGN] structure-from-motionRésumé : (Editeur) Nowadays, technological advances allow the development of many applications in different fields. In this book, two important fields are shown. The first field, data analysis, is a good tool to identify patterns; in particular, it is observed by a stereoscopic calculation model based on fixation eye movement, a visual interactive programming learning system, an approach based on color analysis of Habanero chili pepper, an approach for the visualization and analysis of inconsistent data, and finally, a system for building 3D abstractions with wireframes. On the other hand, automatic systems help to detect or identify different kinds of patterns. It is applying to incomplete data analysis a retinal biometric approach based on crossing and bifurcation, an Arabic handwritten signature identification system, and finally, the use of clustering methods for gene expression data with RNA-seq. Note de contenu : 1. Stereoscopic Calculation Model Based on Fixational Eye Movements / Norio Tagawa
2. Visual Identification of Inconsistency in Pattern / Nwagwu Honour Chika, Ukekwe Emmanuel, Ugwoke Celestine, Ndoumbe Dora and George Okereke
3. Build 3D Abstractions with Wireframes / Roi Santos Mateos, Xose M. Pardo and Xose R. Fdez-Vidal
4. Incomplete Data Analysis / Bo-Wei Chen and Jia-Ching Wang
5. Retina Recognition Using Crossings and Bifurcations / Lukáš Semerád and Martin Drahanský
6. New Attributes Extraction System for Arabic Autograph as Genuine and Forged through a Classification Techniques / Anwar Yahya Ebrahim and Hoshang Kolivand
7. Current State-of-the-Art of Clustering Methods for Gene Expression Data with RNA-Seq / Ismail Jamail and Ahmed MoussaNuméro de notice : 26760 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Recueil / ouvrage collectif DOI : 10.5772/intechopen.80151 Date de publication en ligne : 07/07/2021 En ligne : https://doi.org/10.5772/intechopen.80151 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99781 Clustering et apprentissage profond sous contraintes pour l’analyse de séries temporelles : Application à l’analyse temporelle incrémentale en télédétection / Baptiste Lafabregue (2021)
Titre : Clustering et apprentissage profond sous contraintes pour l’analyse de séries temporelles : Application à l’analyse temporelle incrémentale en télédétection Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Baptiste Lafabregue, Auteur ; Germain Forestier, Directeur de thèse ; Pierre Gançarski, Directeur de thèse Editeur : Mulhouse : Université de Haute Alsace Année de publication : 2021 Importance : 167 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse présentée pour obtenir le grade de Docteur de l'Université de Haute-Alsace, Discipline InformatiqueLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse de groupement
[Termes IGN] analyse spatio-temporelle
[Termes IGN] apprentissage non-dirigé
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] jeu de données
[Termes IGN] programmation par contraintes
[Termes IGN] segmentation sémantique
[Termes IGN] série temporelleIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Depuis quelques années, les satellites réalisent des captures d'images de la Terre avec une haute fréquence de revisite et une haute disponibilité, qu'on peut représenter sous forme de séries temporelles. Cela permet d'effectuer une observation continue de la Terre avec des applications dans le suivi agricole, la gestion de catastrophes naturelles, etc. Cependant, ce phénomène ne se limite pas au domaine de la télédétection. On peut en effet observer une croissance similaire dans de nombreux domaines, tel que la médecine ou la finance. Or, dans tous ces domaines, l'analyse de ces données fait face aux mêmes problématiques. Une grande quantité de données n'est pas toujours accompagnée d'un étiquetage suffisant, ce qui empêche généralement une bonne application des méthodes supervisées. En effet, l'étiquetage reste une tâche très chronophage et complexe, car nécessitant une expertise sur les données analysées. A l'opposé, les méthodes non supervisées ne nécessitent pas de connaissances de l'expert mais donnent parfois des résultats médiocres. Dans ce contexte, le clustering sous contraintes est une alternative qui offre un bon compromis en termes d'investissement pour l'expert. Toutefois, les méthodes de clustering sous contraintes sont sujettes à des limitations importantes. Nous montrons dans cette thèse que deux facteurs limites fortement l'impact des contraintes, la consistance, qui est la quantité d'information dans l'ensemble des contraintes que l'algorithme peut déterminer par ses propres biais, et la cohérence, qui est le degré d'accord entre les contraintes elles-mêmes. Afin de répondre au problème de consistance, nous proposons une nouvelle méthode, I-SAMARAH, basée sur le clustering collaboratif et l'intégration des contraintes de manière incrémentale. Cependant, nous montrons également que le problème de cohérence reste important que nous proposons d'aborder de manière plus prospective avec des méthodes basées sur l'apprentissage profond. Note de contenu : Introduction
1- Contexte
2- Guider le clustering avec des contraintes
3- Analyse de séries temporelles en télédétection
4- Apprentissage de représentation contraint
5- Apprentissage profond non-supervisé et séries temporelles
ConclusionNuméro de notice : 15276 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Informatique : Haute Alsace : 2021 Organisme de stage : IRIMAS DOI : sans En ligne : https://tel.hal.science/tel-03630122 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101099 Contributions to graph-based hierarchical analysis for images and 3D point clouds / Leonardo Gigli (2021)
Titre : Contributions to graph-based hierarchical analysis for images and 3D point clouds Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Leonardo Gigli, Auteur ; Beatriz Marcotegui, Directeur de thèse Editeur : Paris : Université Paris Sciences et Lettres Année de publication : 2021 Importance : 177 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse de Doctorat de l'Université PSL, Spécialité : Morphologie MathématiqueLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] analyse de groupement
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] arbre aléatoire minimum
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes IGN] extraction du réseau routier
[Termes IGN] morphologie mathématique
[Termes IGN] processus de hiérarchisation analytique
[Termes IGN] réseau neuronal de graphes
[Termes IGN] segmentation d'image
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] texture d'image
[Termes IGN] théorie des graphesIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Graphs are powerful mathematical structures representing a set of objects and the underlying links between pairs of objects somehow related. They are becoming increasingly popular in data science in general and in particular in image or 3D point cloud analysis. Among the wide spectra of applications, they are involved in most of the hierarchical approaches.Hierarchies are particularly important because they allow us to efficiently organize the information required and to analyze the problems at different levels of detail. In this thesis, we address the following topics. Many morphological hierarchical approaches rely on the Minimum Spanning Tree (MST). We propose an algorithm for MST computation in streaming based on a graph decomposition strategy. Thanks to this decomposition, larger images can be processed or can benefit from partial reliable information while the whole image is not completely available.Recent LiDAR developments are able to acquire large-scale and precise 3D point clouds. Many applications, such as infrastructure monitoring, urban planning, autonomous driving, precision forestry, environmental assessment, archaeological discoveries, to cite a few, are under development nowadays. We introduce a ground detection algorithm and compare it with the state of the art. The impact of reducing the point cloud density with low-cost scanners is studied, in the context of an autonomous driving application. Finally, in many hierarchical methods similarities between points are given as input. However, the metric used to compute similarities influences the quality of the final results. We exploit metric learning as a complementary tool that helps to improve the quality of hierarchies. We demonstrate the capabilities of these methods in two contexts. The first one,a texture classification of 3D surfaces. Our approach ranked second in a task organized by SHREC’20 international challenge. The second one learning the similarity function together with the optimal hierarchical clustering, in a continuous feature-based hierarchical clustering formulation. Note de contenu : Introduction
1- Graph theory and clustering
2- Point clouds
3- Ground and road detection
4- Minimum spanning tree for data streams
5- Metric learning
6- Towards Morphological Convolutions on Graphs
ConclusionsNuméro de notice : 28623 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/MATHEMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Morphologie Mathématique : Paris Sciences et Lettres : 2021 Organisme de stage : Centre de Morphologie Mathématique DOI : sans En ligne : https://pastel.hal.science/tel-03512298/ Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99543
Titre : Data science: Measuring uncertainties Type de document : Monographie Auteurs : Carlos Alberto De Bragança Pereira, Éditeur scientifique ; Adriano Polpo, Éditeur scientifique ; Agatha Rodrigues, Éditeur scientifique Editeur : Bâle [Suisse] : Multidisciplinary Digital Publishing Institute MDPI Année de publication : 2021 Importance : 256 p. Format : 17 x 25 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-3-0365-0793-4 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Informatique
[Termes IGN] algorithme espérance-maximisation
[Termes IGN] analyse de groupement
[Termes IGN] données massives
[Termes IGN] entropie maximale
[Termes IGN] équation de Riccati
[Termes IGN] estimation bayesienne
[Termes IGN] filtre de Kalman
[Termes IGN] inférence statistique
[Termes IGN] information sémantique
[Termes IGN] intelligence artificielle
[Termes IGN] logique floue
[Termes IGN] science des donnéesRésumé : (éditeur) With the increase in data processing and storage capacity, a large amount of data is available. Data without analysis does not have much value. Thus, the demand for data analysis is increasing daily, and the consequence is the appearance of a large number of jobs and published articles. Data science has emerged as a multidisciplinary field to support data-driven activities, integrating and developing ideas, methods, and processes to extract information from data. This includes methods built from different knowledge areas: Statistics, Computer Science, Mathematics, Physics, Information Science, and Engineering. This mixture of areas has given rise to what we call Data Science. New solutions to the new problems are reproducing rapidly to generate large volumes of data. Current and future challenges require greater care in creating new solutions that satisfy the rationality for each type of problem. Labels such as Big Data, Data Science, Machine Learning, Statistical Learning, and Artificial Intelligence are demanding more sophistication in the foundations and how they are being applied. This point highlights the importance of building the foundations of Data Science. This book is dedicated to solutions and discussions of measuring uncertainties in data analysis problems. Note de contenu : 1- An integrated approach for making inference on the number of clusters in a mixture model
2- Universal sample size invariant measures for uncertainty quantification in density estimation
3- Prior sensitivity analysis in a semi-parametric integer-valued time series model
4- The decomposition and forecasting of mutual investment funds using singular spectrum analysis
5- Channels’ confirmation and predictions’ confirmation: From the medical test to the raven paradox
6- On a class of tensor Markov fields
7- Objective Bayesian inference in probit models with intrinsic priors using variational approximations
8- A new multi-attribute emergency decision-making algorithm based on intuitionistic fuzzy cross-entropy and comprehensive grey correlation analysis
9- Cointegration and unit root tests: A fully Bayesian approach
10- A novel perspective of the Kalman filter from the Renyi entropy
11- Application of cloud model in qualitative forecasting for stock market trends
12- A novel comprehensive evaluation method for estimating the bank profile shape and dimensions of stable channels using the maximum entropy principleNuméro de notice : 28636 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE/MATHEMATIQUE/SOCIETE NUMERIQUE Nature : Recueil / ouvrage collectif DOI : 10.3390/books978-3-0365-0793-4 En ligne : https://doi.org/10.3390/books978-3-0365-0793-4 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99694 Dynamic committee machine with fuzzy-c-means clustering for total organic carbon content prediction from wireline logs / Yang Bai in Computers & geosciences, vol 146 (January 2021)PermalinkPermalinkLocal fuzzy geographically weighted clustering: a new method for geodemographic segmentation / George Grekousis in International journal of geographical information science IJGIS, vol 35 n° 1 (January 2021)PermalinkEmpirical assessment of road network resilience in natural hazards using crowdsourced traffic data / Yi Qiang in International journal of geographical information science IJGIS, vol 34 n° 12 (December 2020)PermalinkGroup diagrams for representing trajectories / Maike Buchin in International journal of geographical information science IJGIS, vol 34 n° 12 (December 2020)PermalinkSTME: An effective method for discovering spatiotemporal multi‐type clusters containing events with different densities / Chao Wang in Transactions in GIS, Vol 24 n° 6 (December 2020)PermalinkA comparison of neighbourhood relations based on ordinary Delaunay diagrams and area Delaunay diagrams: an application to define the neighbourhood relations of buildings / Hiroyuki Usui in International journal of geographical information science IJGIS, vol 34 n° 11 (November 2020)PermalinkA multi-scale representation model of polyline based on head/tail breaks / Pengcheng Liu in International journal of geographical information science IJGIS, vol 34 n° 11 (November 2020)PermalinkA comparative user study of visualization techniques for cluster analysis of multidimensional data sets / Elio Ventocilla in Information visualization, vol 19 n° 4 (October 2020)PermalinkCoupling fuzzy clustering and cellular automata based on local maxima of development potential to model urban emergence and expansion in economic development zones / Xun Liang in International journal of geographical information science IJGIS, vol 34 n° 10 (October 2020)Permalink