Groupe d’études et de recherche en analyse des décisions

Classification spectrale : interprétation, parallélisation et applications

Sandrine Mouysset ENSEEIHT, France

La classification spectrale consiste à créer à partir des éléments spectraux d'une matrice d'affinité gaussienne, un espace de dimension réduite dans lequel les données sont regroupées en classes. Cette méthode non supervisée est principalement basée sur la mesure d'affinité gaussienne, son paramètre et ses éléments spectraux. Cependant, les questions sur la séparabilité des classes dans l'espace de projection spectrale et sur l'application à de grands volumes de données restent ouvertes.