En intelligence artificielle, le terme classification spectrale désigne une famille d'algorithmes de classification non-supervisée pour le partitionnement de données (clustering). Cette dernière est de plus en plus usitée, à la fois en raison de son efficacité, et de sa simplicité relative d'implémentation qui se résume principalement à l'extraction de vecteurs propres d'une matrice de similarités.

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  • En intelligence artificielle, le terme classification spectrale désigne une famille d'algorithmes de classification non-supervisée pour le partitionnement de données (clustering). Cette dernière est de plus en plus usitée, à la fois en raison de son efficacité, et de sa simplicité relative d'implémentation qui se résume principalement à l'extraction de vecteurs propres d'une matrice de similarités. Par rapport à des algorithmes classiques comme celui des K-moyennes, elle offre l'avantage de classer des ensembles de données de structure « non-globulaire » dans un espace de représentation adéquat.
  • In multivariate statistics and the clustering of data, spectral clustering techniques make use of the spectrum (eigenvalues) of the similarity matrix of the data to perform dimensionality reduction before clustering in fewer dimensions. The similarity matrix is provided as an input and consists of a quantitative assessment of the relative similarity of each pair of points in the dataset.In application to image segmentation, spectral clustering is known as segmentation-based object categorization.
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  • En intelligence artificielle, le terme classification spectrale désigne une famille d'algorithmes de classification non-supervisée pour le partitionnement de données (clustering). Cette dernière est de plus en plus usitée, à la fois en raison de son efficacité, et de sa simplicité relative d'implémentation qui se résume principalement à l'extraction de vecteurs propres d'une matrice de similarités.
  • In multivariate statistics and the clustering of data, spectral clustering techniques make use of the spectrum (eigenvalues) of the similarity matrix of the data to perform dimensionality reduction before clustering in fewer dimensions.
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  • Classification spectrale (intelligence artificielle)
  • Spectral clustering
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