HAL : hal-00459947, version 2

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v1 (26-02-2010)

v2 (01-07-2010)

Gaussian mixture models for the classification of high-dimensional vibrational spectroscopy data

Julien Jacques 1, Charles Bouveyron 2, Stéphane Girard 3, Olivier Devos 4, Ludovic Duponchel 4, Cyril Ruckebusch 4

(25/02/2010)

In this work, a family of generative Gaussian models designed for the supervised classification of high-dimensional data is presented as well as the associated classification method called High Dimensional Discriminant Analysis (HDDA). The advantages of these Gaussian models are: i) the representation of the input density model is smooth; ii) the data of each class are modeled in a specific subspace of low dimensionality; iii) each class may have its own covariance structure; iv) regularization is coupled to the classification criterion to avoid data over-fitting. To illustrate the abilities of the method, HDDA is applied on complex high-dimensional multi-class classification problems in mid-infrared and near infrared spectroscopy and compared to state-of-the-art methods.

1 :	Laboratoire Paul Painlevé (LPP)
	CNRS : UMR8524 – Université des Sciences et Technologies de Lille - Lille I
2 :	Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) (SAMM)
	Université Paris I - Panthéon Sorbonne
3 :	MISTIS (INRIA Grenoble Rhône-Alpes / LJK Laboratoire Jean Kuntzmann)
	INRIA – Laboratoire Jean Kuntzmann
4 :	LAboratoire de Spectrochimie Infrarouge et Raman (LASIR)
	Université des Sciences et Technologies de Lille - Lille I – CNRS : UMR8516

Domaine

:

Mathématiques/Statistiques Statistiques/Théorie

Mots Clés : Model-based classification – High-dimensional gaussian model – Generative model – Vibrational spectroscopy

hal-00459947, version 2

http://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00459947

oai:hal.archives-ouvertes.fr:hal-00459947

Contributeur : Julien Jacques <>

Soumis le : Mercredi 30 Juin 2010, 14:07:28

Dernière modification le : Jeudi 1 Juillet 2010, 10:21:29