Discussion :

[0.GeGe.0]

Bonjour tout le monde !

Tout d'abord je tiens à préciser que je "code" en PHP, mais il me semble que ma question est plutôt une question d'algorithmie que de syntaxe de codage alors je la poste ici.

Voilà mon problème, j'ai une courbe (une suite de valeurs Y (les X étant 1,2,3,4,5)) et je cherche les grosses variations. Je m'explique les différentes phases de cette courbe. Lorsqu'elle est plus vers le 4.1, lorsqu'elle monte directement à 5.3, et y stagne pendant une dizaine de points, puis redescend à 4.4 pendant 3-4 points... etc...

J'ai de suite pensé à un K-Means, sauf que je ne connais pas à l'avance le nombre de clusters K, ici le nombre de phases que va prendre la courbe.

Quelqu'un a t'il une idée de comment trouver ses variations (d'un point de vue K-Means, c.à.d le nombre de K et après les différents clusters) ?

Merci d'avance !

[ToTo13]

Les variations brutales sont plutôt repérées par un gradient.

[0.GeGe.0]

Merci pour ta réponse.

Tu pourrais un peu plus détailler ?
Pour moi un gradient est une mesure d'angle comme le degrés (rappel de mes cours de lycée xD).

Je ne vois pas ici, comment il pourrait me permettre de trouver les différentes phases de ma courbe, de trouver en fait les différents clusters parmi ma série de valeurs.

Merci.

[0.GeGe.0]

Bon j'ai étudié le truc, et je ne veux pas que détecter le changement brutale de variation de la courbe. Je voudrais aussi toute la plage de cette variation. Et pour cela j'ai bien peur que les gradients soient inutiles.

En fait il faut que je trouve les clusters des points des ordonnées de cette courbe. Pour synthétiser ^^

[gpcbitnik38]

tu as toujours l'algorithme des mean shift si tu veux obtenir les clusters sans en connaitre le nombre à l'avance à toi de trouver les bon paramètres mais ça a pas l'air trop compliqué.

mais tu peux faire plus simple avec le gradient
tu calcules ton vecteur gradient, tu cherche ta première variation brute. (donc la tu viens de passer de 4.1 à 5.3 ) puis tu cherche la prochaine variation brute (5.3 à 4.1 ou 5.3 a 6.6 par exemple) tous tes points entre ces deux valeurs appartiennent à ton cluster autour de 5.3.

après je sais pas si tu peux rajouter une étape pour fusionné deux liste avec des moyenne proche
exemple : tu es a 4.1 tu passe a 5.3 tu redescent a 4.2 et tu remonte a 6, si tu veux fusionner les 4.1 et 4.2 tu compares les moyennes / mediane (ce dont tu as besoin) pour les fusionners

[0.GeGe.0]

Merci !

Tu as tout à fait cerné mon cas, c'est déjà ça.

Merci pour les deux aiguillages, mais autant je suis plutôt doué en programmation, autant mes heures glorieuses de mathématiques datent un peu.

Tu peux expliciter cette phrase là "tu calcules ton vecteur gradient, tu cherches ta première variation brute." s'il te plaît ^^
Je ne sais pas comment m'y prendre pour, à partir d'une liste de points, récupérer le gradient, puis ensuite se servir de celui ci pour détecter la variation brutale.

[0.GeGe.0]

Personne n'a d'autres idées ou explications ?

Ou alors le code de l'algo du Mean SHIFT ?

[gpcbitnik38]

Merci !

Tu as tout à fait cerné mon cas, c'est déjà ça.

Merci pour les deux aiguillages, mais autant je suis plutôt doué en programmation, autant mes heures glorieuses de mathématiques datent un peu.

Tu peux expliciter cette phrase là "tu calcules ton vecteur gradient, tu cherches ta première variation brute." s'il te plaît ^^
Je ne sais pas comment m'y prendre pour, à partir d'une liste de points, récupérer le gradient, puis ensuite se servir de celui ci pour détecter la variation brutale.

ici quand on parle de gradient c'est la différence entre 2 points qui se suive. ton vecteur gradient a donc nécessairement une valeur de moins que ton vecteur y
pour calculé ton vecteur gradient tu parcours donc ton vecteur y de 1 à taille-1 et tu aura gradient(i)=y(i+1)-y(i).

tu as donc 2 vecteurs y et gradient.


variation brute :

tu commence avec un vecteur de liste (chaque liste du vecteur représente un cluster )
tu initialises ton premier element de ton tableau et ton premier element de ta liste avec ton premier point y(1)

tu parcours ton vecteur gradient.

si abs(gradient(i))<1 ( je suppose ici que une grande variation est une variation supérieur ou égal à 1. le abs signifie valeur absolue)

ici tu est toujours dans un cluster
tu ajoute donc le point de y correspondant à l'indice du gradient à la liste

sinon ( donc abs(gradient(i))>=1 ) tu viens de détecté une variation brute

tu ajoute un élement a ton vecteur de liste et tu initialise cette liste avec le point en cours


voila c'est pas plus compliqué que ça ^^



pour le mean shift je te renvoie vers ce cours http://www.creatis.insa-lyon.fr/~gre...anShift_TG.pdf
tu peux sauter la première partie
dans ton cas le meanshift est très simple a faire mais c'est toujours plus compliqué et plus long que les gradients

[0.GeGe.0]

Merci.

A va falloir que je lisse ma courbe copieux alors, parce qu'au sinon la technique des gradients va pas m'être d'un grand secours, le bruit va tout fausser.
Après je me plonge aussi dans le PDF en lien.

Un grand merci en tout cas !

[gpcbitnik38]

oui ^^
après ce n'ai qu'un exemple basic mais tu peux aussi considéré qu'une liste de 1 c'est juste un defaut et la fusionner avec la liste d'avant

tu peux aussi avoir des transition moins net du genre si la somme de tes 3 prochain gradient est supérieur a ...


mais si tes données sont bruités les mean shift c'est peu etre la solution. moi je l'utilise pour du debruitage sur de certaines images c'est très pratique.
tu as un exemple de signal que l'on puisse se faire une idée?