Distance de compression et classification prétopologique

Vincent Levorato (1) , Thanh Van Le (1) , Michel Lamure (2) , Marc Bui (1)

1 LAISC - Laboratoire d'informatique et des systèmes complexes
2 ERIC - Equipe de Recherche en Ingénierie des Connaissances

Nous présentons dans cet article des algorithmes de classification prétopologique récemment développés, ainsi que l'introduction d'un nouvel algorithme original. Les algorithmes prétopologiques,principalement basés sur la fonction d'adhérence prétopologique et le concept de fermés permettent de classifier des données complexes non représentables dans un espace métrique. Après quelques rappels sur les notions de classification, nous proposons un algorithme exploitant la notion de distance basée sur la complexité de Kolmogorov dans un modèle prétopologique afin d'introduire un indice de similarité. Nous illustrerons celui-ci par une application permettant de saisir le degré de finesse que l'on peut obtenir avec une telle approche.

Mots clés: Classification; Partitionnement; Prétopologie; Modélisation; Kolmogorov

Domaines: Modélisation et simulation

Vincent Levorato, Thanh Van Le, Michel Lamure, Marc Bui. Distance de compression et classification prétopologique. (SFC), Sep 2009, Grenoble, France. pp.81-84. ⟨hal-00460702⟩