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RNTI

MODULAD
Détection de groupes outliers en classification non supervisée
In EGC 2012, vol. RNTI-E-23, pp.323-328
Résumé
Nous proposons dans ce papier une nouvelle méthode de détection de
groupes outliers. Notre mesure nommée GOF (Group Outlier Factor) est estimée
par l'apprentissage non-supervisé. Nous l'avons intégré dans l'apprentissage des
cartes topologiques. Notre approche est basée sur la densité relative de chaque
groupe de données, et fournit simultanément un partitionnement des données
et un indicateur quantitatif (GOF) sur "la particularité" de chaque cluster ou
groupe. Les résultats obtenus sont très encourageants et prometteurs pour continuer
dans cette optique.