« Quantification vectorielle par apprentissage » : différence entre les versions
m (Patrickdrouin a déplacé la page Apprentissage de la quantification vectorielle vers Quantification vectorielle par apprentissage) |
Aucun résumé des modifications |
||
| Ligne 1 : | Ligne 1 : | ||
== Définition == | == Définition == | ||
La quantification vectorielle par apprentissage (QVA) est un algorithme de [[classification supervisée]] basé sur la distance entre un point de donnée et des prototypes. | |||
L' | == Compléments == | ||
L'algorithme QVA a été inventé par Teuvo Kohonen. | |||
La technique est utilisée en [[classification]] et en compression de données. | |||
L'algorithme en 2 étapes, la première étant la création des prototypes (par exemple et exploitant les [[regroupement|regroupements]]) et la seconde étape étant la mesure de distance vectorielle (selon différentes [[métrique|métriques]]) entre un point de données et les différents prototypes. | |||
== Français == | == Français == | ||
''' quantification vectorielle par apprentissage ''' | ''' quantification vectorielle par apprentissage ''' | ||
''' quantification de vecteurs par apprentissage ''' | |||
'''QVA''' | '''QVA''' | ||
Version du 24 octobre 2023 à 13:42
Définition
La quantification vectorielle par apprentissage (QVA) est un algorithme de classification supervisée basé sur la distance entre un point de donnée et des prototypes.
Compléments
L'algorithme QVA a été inventé par Teuvo Kohonen.
La technique est utilisée en classification et en compression de données.
L'algorithme en 2 étapes, la première étant la création des prototypes (par exemple et exploitant les regroupements) et la seconde étape étant la mesure de distance vectorielle (selon différentes métriques) entre un point de données et les différents prototypes.
Français
quantification vectorielle par apprentissage
quantification de vecteurs par apprentissage
QVA
Anglais
learning vector quantization
LVQ
Contributeurs: Imane Meziani, Patrick Drouin, wiki
