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non justement, dans le cas de répartitions de densités différentes, je résous aussi le problème en fusionnant les groupes trouvés en fonction de la proximité jusqu'à obtenir le nombre de groupes souhaités. 100% c'est une utopie, mais mon but est de traiter au moins 80% des problèmes pouvant être rés...

tout dépend de la densité de chaque groupe, et justement ce que je charche à faire, c'est m'assurer d'avoir ces noeuds vides pour séparer les groupes, d'où la recherche d'un maillage assez large.

Implémenter un programme qui repère les paquets de points pourrait être pas mal. Haha oui c'est justement le but demon programme :) et pour la logique de la densité, non justement c'est bien comme je le dis :) En fait si je génère les noeuds en imaginant une répartition uniforme des n points, alors...

effectivement onn'aura jamais de répartition uniforme, c'est juste une idée que j'avais eue pour générer ma matrice avec un point par noeud en moyenne. Sachant que ce cas n'arrivera jamais, ça pouvait laisser assez d'espace entre les groupes pour les séparer. (les derniers tests prouvent que ce n'es...

Oulà, alors non je n'ai aucune idée de la théorie des estimateurs... Pour les échantillons, en fait je n'ai pas de données permettant [edit]d'établir une connaissance et de faire des stats pouvant être généralisées[/edit], mais j'ai toutes les coordonnées de tous les points à classer. Comme dit on n...

hum oui désolé je viens de me relire et j'ai vraiment écrit comme un chacal ^^' Ce que je voulais dire par là c'est que si on se représente l'espace à 2 dimensions, on verra 3*3 points, avec des valeurs pouvant aller par exemple de 2 à 50 en x et de 0,5 à 0,7 en y. En gros si on projette les valeurs...

Pour résumer le problème principal, je pense que ce serait plus clair de l'énoncer comme suit: :) Soient n points répartis sur un espace à m dimensions {d_0, d_1,...,d_(m-1)}. Dans chaque dimension les valeurs sont réparties sur un intervalle différent, respectivement {i_0,i_1,...i_(m-1)} La réparti...

A vrai dire, le but est de modéliser tout type de données: Exemple classique: on relève sur des fleurs de 3 types différent la longueur et la largeur de leurs pétales et cépales, ce qui nous donne 4 attributs et donc 4 dimensions pour représenter chaque fleur observée. Il existe un jeu de données &q...

Bonjour, Je suis chercheur (M2 - stagiaire) en informatique, et ayant peu fait de maths ces dernières années, je bloque méchamment sur un problème qui pourrait vous sembler plus simple... Pour faire avancer la recherche, il faut de tout, et en l'occurence, c'est clairement un mathématicien qu'il nou...