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In International Journal of Approximate Reasoning March 2022 142:370-382
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In Discrete Applied Mathematics 2009 157(7):1447-1459
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In Information Sciences 2009 179(16):2729-2739
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NFMCP 2019-8th International Workshop on New Frontiers in Mining Complex Patterns in conjunction with ECML-PKDD 2019
NFMCP 2019-8th International Workshop on New Frontiers in Mining Complex Patterns in conjunction with ECML-PKDD 2019, Sep 2019, Wùzburg, Germany
NFMCP 2019-8th International Workshop on New Frontiers in Mining Complex Patterns in conjunction with ECML-PKDD 2019, Sep 2019, Wùzburg, Germany
International audience; It is known that a distributive lattice is a median graph, and that a distributive ∨-semi-lattice can be thought of as a median graph i every triple of elements such that the inmum of each couple of its elements exists, has
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::70fa13c31f3509ee5600721192369ae5
https://inria.hal.science/hal-02912341/file/nfMCP2019-gely-al.pdf
https://inria.hal.science/hal-02912341/file/nfMCP2019-gely-al.pdf
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XXVIe Rencontres de la Société Francophone de Classification
XXVIe Rencontres de la Société Francophone de Classification, Sep 2019, Nancy, France
XXVIe Rencontres de la Société Francophone de Classification, Sep 2019, Nancy, France
International audience; In this work, we propose two k-means-like methods, devised for time series clustering.Each method relies on a custom dissimilarity measure between time series, which is invariant to time shifting and Y-scaling.The first measur
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::afb22cb6f3a2e6720f817a1e09e3b0a3
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02971348
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02971348
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XXVIe Rencontres de la Société Francophone de Classification
XXVIe Rencontres de la Société Francophone de Classification, INRIA; LORIA; CNRS; Université de Lorraine, Sep 2019, Nancy, France. pp.147
XXVIe Rencontres de la Société Francophone de Classification, INRIA; LORIA; CNRS; Université de Lorraine, Sep 2019, Nancy, France. pp.147
National audience; La phylogénie est l’étude des relations de parentés entre les êtres vivants. La classification phylogénétique consiste à classer les êtres vivants à partir de données de phylogénie. Traditionnellement, les modèles uti
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::02e0b1c0e267bb3300b70dc3d885b2d0
https://hal.inria.fr/hal-02912328
https://hal.inria.fr/hal-02912328
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ESANN 2018-26th European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning
ESANN 2018-26th European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning, Apr 2018, Bruges, Belgium. pp.603-608
ESANN 2018-26th European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning, Apr 2018, Bruges, Belgium. pp.603-608
International audience; In this work, we address the problem of unsupervised classification of large time series datasets. We focus on K-Spectral Centroid (KSC), a k-means-like model, devised for time series clustering. KSC relies on a custom dissimi
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::507db860060318461fb6ecb119f65b6c
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01901251/file/KSpectralCentroid.pdf
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01901251/file/KSpectralCentroid.pdf
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EGC 2018, Paris, France. Revue des Nouvelles Technologies de l'Information vol.RNTI-E-34
EGC 2018-Extraction et Gestion des Connaissances
EGC 2018-Extraction et Gestion des Connaissances, Jan 2018, Paris, France. pp.478
EGC 2018-Extraction et Gestion des Connaissances
EGC 2018-Extraction et Gestion des Connaissances, Jan 2018, Paris, France. pp.478
National audience; Nous nous intéressons aux treillis distributifs dans le cadre de l'analyse formelle de concepts (FCA). La motivation primitive vient de la phylogénie et des graphes médians pour représenter les dérivations biologiques et les a
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::bc5031fbefcd6866821b4a5a1d31c56f
https://hal.inria.fr/hal-01889149
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Actes Conférence EGC 2017
17ième Conférence d'Extraction et de Gestion des Connaissances (EGC 2017)
17ième Conférence d'Extraction et de Gestion des Connaissances (EGC 2017), Jan 2017, Grenoble, France
17ième Conférence d'Extraction et de Gestion des Connaissances (EGC 2017)
17ième Conférence d'Extraction et de Gestion des Connaissances (EGC 2017), Jan 2017, Grenoble, France
International audience; We introduce a K-Spectral Centroïd algorithm, a variant of K-Means to cluster large time series.K-Spectral Centroïd uses a dissimilarity between time series, which is invariant regarding translation and scaling.This algorith
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______2592::78aa16623a02cc3bbb3a0bc174875b54
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03123243/file/egc2017.pdf
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Actes Conférence EGC 2017
17ième Conférence d'Extraction et de Gestion des Connaissances (EGC 2017)
17ième Conférence d'Extraction et de Gestion des Connaissances (EGC 2017), Jan 2017, Grenoble, France
17ième Conférence d'Extraction et de Gestion des Connaissances (EGC 2017)
17ième Conférence d'Extraction et de Gestion des Connaissances (EGC 2017), Jan 2017, Grenoble, France
We introduce a K-Spectral Centroïd algorithm, a variant of K-Means to cluster large time series.K-Spectral Centroïd uses a dissimilarity between time series, which is invariant regarding translation and scaling.This algorithm is relatively expensiv
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::78aa16623a02cc3bbb3a0bc174875b54
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03123243/file/egc2017.pdf
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03123243/file/egc2017.pdf