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Publié parJacques Monnet Modifié depuis plus de 9 années
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Apprentissage (III) Mirta B. Gordon Laboratoire Leibniz-IMAG Grenoble Dynamique des systèmes complexes et applications aux SHS : modèles, concepts méthodes
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apprentissage non supervisé
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mars 2004mirta.gordon@imag.fr - Ecole CNRS Agay Systèmes Complexes SHS - Apprentissage III3 clustering problème : classer (partager en sous-ensembles : clusters) un ensemble de données L M = { x } 1≤ ≤M critère : la similarité entre les données –il faut connaître le degré de similarité (distances) entre toutes les paires de points plusieurs algorithmes –K-means : on se donne a priori le nombre de classes K on cherche K hypersphères qui partagent au mieux les points –classifications hiérarchique : on cherche le meilleur arbre (hiérarchie) en fonction des degrés de similarité (ne donne pas la classe des données) –super-paramagnetic clustering la classe et le nombre de classes donnés par l’algorithme, à ≠ granularités
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mars 2004mirta.gordon@imag.fr - Ecole CNRS Agay Systèmes Complexes SHS - Apprentissage III4 SPC (Blatt, Wiseman & Domany, 1996) soit une fonction positive fortement décroissante de la distance entre les points x et x on attribue à chaque point x une étiquette s pouvant prendre un grand nombre de valeurs discrètes fonction de coût : modèle de Potts : s = spin de Potts delta de Kroenecker
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mars 2004mirta.gordon@imag.fr - Ecole CNRS Agay Systèmes Complexes SHS - Apprentissage III5 propriétés tous les points interagissent, mais leur interaction décroit avec la distance si tous les s sont égaux, E=minimum si s s la contribution J disparaît : l’énergie augmente au minimum : tous les points auront le même spin (la même étiquette)
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mars 2004mirta.gordon@imag.fr - Ecole CNRS Agay Systèmes Complexes SHS - Apprentissage III6 clustering évolution Montecarlo à temperature T=1/ : si J est grand, les spins et resteront égaux plus souvent que si J est petit
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mars 2004mirta.gordon@imag.fr - Ecole CNRS Agay Systèmes Complexes SHS - Apprentissage III7 exemple apprentissage_figures\3Conc.OPJ
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mars 2004mirta.gordon@imag.fr - Ecole CNRS Agay Systèmes Complexes SHS - Apprentissage III8 références Hertz, Krogh et Palmer. Introduction to the Theory of Neural Computation. Addison Wesley, 1991. Tom Mitchell. Machine Learning. McGraw Hill, 1997. SPC : Blatt, Wiseman & Domany, Physical Review Letters 76 (N°18) 1996. SVM : V. Vapnik. Statistical Learning Theory, Wiley, 1998. Merci !
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