Evaluation des algorithmes LEM et eLEM pour données continues
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چکیده
Résumé. Très populaire et très efficace pour l’estimation de paramètres d’un modèle de mélange, l’algorithme EM présente l’inconvénient majeur de converger parfois lentement. Son application sur des tableaux de grande taille devient ainsi irréalisable. Afin de remédier à ce problème, plusieurs méthodes ont été proposées. Nous présentons ici le comportement d’une méthode connue, LEM, et d’une variante que nous avons proposée récemment eLEM. Celles-ci permettent d’accélérer la convergence de l’algorithme, tout en obtenant des résultats similaires à celui-ci. Dans ce travail, nous nous concentrons sur l’aspect classification, et nous illustrons le bon comportement de notre variante sur des données continues simulées et réelles.
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