Quantification et Clustering avec des Divergences de Bregman - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Access content directly
Conference Papers Year : 2009

Quantification et Clustering avec des Divergences de Bregman

Abstract

On s'intéresse au problème de quantification pour une variable aléatoire X à valeurs dans un espace de Banach réflexif, et à la question liée du clustering de n variables aléatoires indépendantes distribuées selon la loi de X. On utilise une méthode de quantification avec une classe de mesures de distorsion appelées divergences de Bregman. On donne des conditions assurant l'existence d'un quantificateur optimal et d'un quantificateur empirique optimal. On discute aussi des vitesses de convergence.
Fichier principal
Vignette du fichier
p10.pdf (56.35 Ko) Télécharger le fichier
Origin : Files produced by the author(s)
Loading...

Dates and versions

inria-00386565 , version 1 (22-05-2009)

Identifiers

  • HAL Id : inria-00386565 , version 1

Cite

Aurélie Fischer. Quantification et Clustering avec des Divergences de Bregman. 41èmes Journées de Statistique, SFdS, Bordeaux, 2009, Bordeaux, France, France. ⟨inria-00386565⟩
75 View
182 Download

Share

Gmail Facebook Twitter LinkedIn More