Un estimateur de la L2-mesure de dépendance probabiliste pour la réduction de dimension vectorielle: Cas multiclasse
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Auteurs : Wissal Drira [Tunisie] ; Faouzi Ghorbel [Tunisie]Source :
- TS. Traitement du signal [ 0765-0019 ] ; 2012.
Descripteurs français
- Pascal (Inist)
English descriptors
- KwdEn :
Abstract
Nous évaluons ici les performances d'un estimateur de la L2-mesure de dépendance probabiliste en vue ae la réduction ae dimension bidimensionnelle linéaire dans le cas multiclasse. Cette quantité qui présente un lien direct avec la probabilité d'erreur de classification, est construite à l'aide des séries de Fourier généralisées. Nous comparons l'algorithme proposé d'une part, à l'analyse discriminante linéaire introduite par Fisher et, d'autre part, à une version généralisée au cas multiclasse se basant sur l'extracteur linéaire récursif de la L2-mesure de dépendance probabiliste. Dans le cas non gaussien, cette évaluation sera faite au sens de l'erreur des k plus proches voisins. L'estimateur à noyau des densités de probabilité est calculé dans le contexte du paramètre de lissage optimisé au sens de la moyenne quadratique intégrée. Ce dernier servira à l'estimation de la probabilité d'erreur de classification des mélanges de vecteurs gaussiens. Nous montrons sur un exemple de bases d'images de visages l'intérêt du réducteur de dimension proposé relativement aux méthodes conventionnelles.
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Cette quantité qui présente un lien direct avec la probabilité d'erreur de classification, est construite à l'aide des séries de Fourier généralisées. Nous comparons l'algorithme proposé d'une part, à l'analyse discriminante linéaire introduite par Fisher et, d'autre part, à une version généralisée au cas multiclasse se basant sur l'extracteur linéaire récursif de la L<sup>2</sup>-mesure de dépendance probabiliste. Dans le cas non gaussien, cette évaluation sera faite au sens de l'erreur des k plus proches voisins. L'estimateur à noyau des densités de probabilité est calculé dans le contexte du paramètre de lissage optimisé au sens de la moyenne quadratique intégrée. Ce dernier servira à l'estimation de la probabilité d'erreur de classification des mélanges de vecteurs gaussiens. 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