Dual minimal covering trees and application to non-supervised segmentation

Abstract

Cet article propose de nouvelles approches pour la classification non supervisée. Nous proposons d'exploiter les propriétés d'une nouvelle mesure de distance exploitant la construction d'arbres de recouvrement minimaux duaux: le «Dual ROOted Prlm Tree (DRooPi)», pour construire une paire de classes candidates. Chacune de ces paires de classe est associée à un couple de sommets initialement tirés au hasard. Ces classes correspondent à une partition de l'ensemble des sommets connectés par un Droopi; la partition est obtenue par coupure simple du plus grand segment de l'arbre de recouvrement minimal partiel qu'est Droopi, dont les 2 racines sont définies par la paire de sommets choisie au hasard. Des fonctions de consensus sont ensuite calculées sur l'ensemble des classes associées à chaque paire de sommets. Pour obtenir la classification finale, un algorithme de classification spectrale est appliqué avec comme mesure de distance les fonctions de consensus définies. Des résultats sont obtenus sur divers données synthétiques et réelles