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RNTI

MODULAD
Recherche de groupes parallèles en classification non-supervisée
In EGC 2016, vol. RNTI-E-30, pp.69-80
Résumé
Dans cet article, nous nous intéressons à une situation de classification
non supervisée dans laquelle nous souhaitons imposer une "forme" commune à
tous les clusters. Dans cette approche, la "forme" commune sera caractérisée par
un hyperplan qui sera le même pour tous les groupes, à une translation près.
Les points sont donc supposés être distribués autour d'hyperplans parallèles. La
fonction objectif utilisée peut naturellement s'exprimer comme la minimisation
de la somme des distances de chaque point à son hyperplan. Comme pour le cas
de k-means, la résolution est effectuée par l'alternance de phases d'affectation
de chaque point à l'hyperplan le plus proche et de phases de calcul de l'hyperplan
qui ajuste au mieux l'ensemble des points qui lui sont affectés. L'objectif
étant d'obtenir des hyperplans parallèles, cette phase de calcul est menée simultanément
pour tous les hyperplans, par une méthode de régression.