Une approche statistique unique pour l'analyse des mélanges et la détection des modes en classification automatique
Revue de Statistique Appliquée, Volume 31 (1983) no. 4, pp. 17-36.
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Postaire, J. G. Une approche statistique unique pour l'analyse des mélanges et la détection des modes en classification automatique. Revue de Statistique Appliquée, Volume 31 (1983) no. 4, pp. 17-36. http://www.numdam.org/item/RSA_1983__31_4_17_0/

[1] G.H. Ball et D.J. Hall. (1967). - A clustering technique for summarizing multivariate data, Behavorial Sc., Vol.12, p. 153-155.

[2] E. Diday (1971). - Une nouvelle méthode en classification automatique et reconnaissance des formes : la méthode des nuées dynamiques, Revue de Stat. Appl. Vol. 19, n° 2, p. 20- 33. | Numdam

[3] K. Fukunaga et W.L.G. Koontz (1970). - A criterion and an algorithm for grouping data, IEEE Trans. on Computers, Vol. C-19, p. 917-923. | Zbl

[4] G.N. Lance et W.T. Williams (1967). - A general theory of classificatory sorting strategies 1 - Hierarchical systems, Computer Jour., Vol. 9, p. 973-980.

[5] J. Mac Queen (1967). - Some methods for classification and analysis of multivariate observations, Proc. 5th Berkeley Symp. on Math. Stat. and Prob, p. 281-297. | MR | Zbl

[6] C.T. Zahn (1971). - Graph theoretical methods for detecting and describing gestalt clusters. IEEE Trans. on Computers, Vol. C-20, p. 68 -86. | Zbl

[7] J.L. Fleiss et J. Zubin (1969). - On the method and theory of clustering, Multivariate Behavioral Research, p. 235-250.

[8] I. Gitman (1973). - An algorithm for nonsupervised pattern classification, IEEE Trans.on Syst., Man & Cyb., Vol. SMC-3, p. 66-74. | Zbl

[9] I. Gitman et M.D. Levine (1970). - An algorithm for detecting unimodal fuzy sets and its application as a clustering technique, IEEE Trans. on Computers, Vol. C-19, p. 583-593. | Zbl

[10] R. Mizoguchi et M. Shimura (1976). - Non parametric learning without a teacher based on mode estimation, IEEE Trans. on Computers,Vol. C-25, p. 1109-1117. | MR | Zbl

[11] D. Wishart (1978). - Estimating the modes of a multivariate sample density, Proc. Joint Meeting of the Classif. Soc. & British Pattern Recognition Ass London.

[12] B.G. Batchelor et B.R. Wilkins (1969). - Methods fo location of clusters of patterns to initialize a learning machine, Electronics letters,Vol. 5, n° 20, p. 481- 483.

[13] K. Fukunaga et L.D. Hostetler (1975). - The estimation of the gradient of a density fonction with applications in pattern recognition, IEEE Trans. on Inf. Theory, Vol. II-21, n° 1, p. 3 2-40. | MR | Zbl

[14] J. Kittler (1976). - A locally sensitive method for cluster analysis, Pattern Recognition,Vol. 8 p. 23- 33. | MR | Zbl

[15] G.S. Sebestyen (1962). - Pattern recognition by an adaptive process of sample set construction, IRE Trans. on Info. Theory, Vol. II-8, p. 82-91. | Zbl

[16] R.L. Thorndike (1953). - Who belong in the family ? Psychometrica, Vol.18, p. 267-276.

[17] H.P. Friedman et J. Robin (1967) - On some invariant criteria for grouping data, J. Amer. Stat. Ass., Vol. 62, p. 1159-1178. | MR

[18] M.A. Vogel et A.K.C. Wong (1979). - PFS clustering method, IEEE Trans. on Pattern Anal. & Machine Intelligence, Vol.PAMI-1, n° 3, p. 237-245. | Zbl

[19] U.E. Makov et A.F.M. Smith. - A quasi-Bayes Unsupervised learning procedure for priors. IEEE Trans. Info. Theory, Vol. II-23, n° 6, p. 761-764. | Zbl

[20] R. Mizoguchi et M. Shimura (1975). - An approach to unsupervised learning classification, IEEE Trans. on Computers, Vol. C-24, n°10, p. 979-983. | MR | Zbl

[21] R.F. Daly (1962). - The adaptive binary detection problem on the real line, Techn. Report 2003-3, Stanford Univ., Calif.

[22] C.G. Hillborn et D.G. Lainiotis (1968). - Optimal unsupervised learning multicategory dependant hypotheses pattern recognition, IEEE Trans. Info. Theory, Vol. II-14, p. 468-470.

[23] A. Schroeder (1976). - Analyse d'un mélange de distributions de probabilité de même type, Rev. Statist. App., Vol.24, n° 1, p. 32-62. | Numdam | MR

[24] D. Kazakos (1977). - Recursive estimation of prior probabilities using a mixture, IEEE Trans. Info. Theory, Vol. II-23, n° 2, p. 203-211. | MR | Zbl

[25] N.E. Day (1969). - Estimating the components of a mixture of normal distributions, Biometrika, Vol. 56, p. 463-474. | MR | Zbl

[26] J.H. Wolfe (1970). - Pattern clustering by multivariate mixture analysis, Multiv. Behav. Res., Vol. 5, p. 329-350.

[27] D.B. Cooper et P.W. Cooper (1964). - Non supervised adaptive signal detection and pattern recognition, Info. & Control, Vol. 7, p. 416-444. | MR | Zbl

[28] P.W. Cooper (1967). - Some topics on nonsupervised adaptive detection for multivariate normal distributions, Comp. & Info. Sc., Vol. II, p. 123-146, Academic Press, N.Y. | Zbl

[29] C. Vasseur et J.G. Postaire (1980). - A convexity testing method for cluster analysis, IEEE Trans. on Syst., Man & Cyb., Vol. SMC-10, n° 3, p. 145-149. | MR | Zbl

[30] J.G. Postaire et C. Vasseur (1982). - A fast algorithm for nonparametric probability density estimation, IEEE Trans. on Pattern Anal. & Machine Intelligence, Vol. PAMI-4, n° 6, p. 663 -666.

[31] J.G. Postaire et C. Vasseur (1981) - An approximate solution to normal mixture identification with application to unsupervised pattern classification, IEEE Trans. on Pattern Anal. & Machine Intelligence, Vol. PAMI-3, n° 2, p. 163- 179 (1981).

[32] J.G. Postaire et M. Limouri (1978). - The convexity concept in cluster analysis, 4th Int. Joint conf. on Pattern Recog, Kyoto, Japon.

[33] J.G. Postaire (1982). - An unsupervised Bayes classifier for normal patterns based on marginal densities analysis, Pattern Recog., Vol. 15, n° 2, p. 103-111. | MR | Zbl

[34] J.G. Postaire (1982). - Fonctions convexes et optimisation du processus de classification automatique : I. Optimisation par analyse de la convexité des fonctions de densité multivariables, RAIRO/Automatique, Vol. 16, n° 4, p. 357- 379. | Zbl

[35] D.J. Eigen, F.R. Fromm & R.A. Northouse. - Cluster analysis based on dimensional information with application to feature selection and classification, IEEE Trans. Syst., Man & Cyb., Vol. SMC-4, n° 3, p. 284 -294. | Zbl

[36] J.G. Postaire (1983). - Fonctions convexes et optimisation du processus de classification automatique : II. Optimisation par analyse de la convexité des fonctions de densité marginales, RAIRO/Automactique, Vol. 17, n° 1, p. 39- 59. | MR | Zbl

[37] C. Vasseur et J.G. Postaire (1979). - Convexité des fonctions de densité : application à la détection des modes en reconnaissance des formes, RAIRO/Automatique, Vol. 13, n° 2, p. 171-188. | MR | Zbl

[38] M. Limouri (1979). - Classification automatique non supervisée par analyse des densités marginales de probabilité, Diplôme d'Etudes Sup., Univ. de Rabat, Maroc.