Classification automatique - Fabrice Rossi

Quantification vectorielle
but : résumer (x i ) 1≤i≤N par (y i ) 1≤k≤K (le tout dans R p )
un algorithme de quantification vectorielle produit :
• les représentants (y i ) 1≤k≤K
• une partition P = (P 1 , . . . , P K ) : les éléments de P k sont
résumés par le vecteur y k
critère d’erreur
E(y, P) =
K∑ ∑
k=1
pour P fixé, le minimum atteint pour
ŷ k = 1
|P K |
x∈P k
‖x − y k ‖ 2
∑
x∈P k
x
79 / 114 F. Rossi Optimisation directe d’un critère de qualité