Matrice de ramification des arbres binaires

Le codage des arbres binaires

Les arbres sont principalement la structure de donnée utilisés pour stocker des données ordonnées et d’après Knuth la plus importante structure non-linéaire intervenant dans l’informatique. Ils sont très utilisés dans tous les domaines, parce que bien adaptés à la représentation naturelle d’information organisée homogène, et d’une grande rapidité et commodité de manipulation. On trouve cette st...

Évaluation des critères asymétriques pour les arbres de décision

L’apprentissage supervisé sur données déséquilibrées fait l’objet de nombreux travaux (Provost (2000)). Pour le cas des arbres de décision, différents auteurs ont proposé d’utiliser des mesures d’entropie prenant en compte l’asymétrie pour la recherche du meilleur éclatement. Nous avons ainsi proposé une axiomatique permettant de définir une famille de mesures asymétriques (Zighed et al. (2007)...

Modélisation de HMM en contexte avec des arbres de décision pour la reconnaissance de mots manuscrits

This paper presents an HMM-based recognizer for the off-line recognition of handwritten words. Word models are the concatenation of context-dependent character models: the trigraphs. Due to the large number of possible context-dependent models to compute, a clustering is applied on each state position, based on decision trees. Our system is shown to perform better than a baseline context indepe...

Théories Complètes Autour Des Arbres

Matrice de dépendances enrichie

Résumé. Les matrices de dépendance (DSM Dependency Structure Matrix), développées dans le cadre de l’optimisation de processus, ont fait leurs preuves pour identifier les dépendances logicielles entre des packages ou des sous-systèmes. Il existe plusieurs algorithmes pour structurer une matrice de façon à ce qu’elle reflète l’architecture des éléments analysés et mette en évidence des cycles en...