Discussion :

[lichman]

Bonjour,

Mon problème représente un ensemble de graphe à classifier en différentes classes. Ma première idée est d'utiliser un réseau neuronal où je prend un certain nombre de point d'un graphe pour savoir dans quel classe il se trouve. Mais est-ce qu'il y a des modèles plus adapté que les réseau neuronaux pour ce problème ?


Bonne journée.

[ToTo13]

Bonjour,

il y a tous les algorithmes de classement qui existent. Tout dépend de ton problème.
Les questions de base sont une fois de plus :
- quels sont tes descripteurs sur les graphes ?
- connais tu les classes au préalable ou dois tu découvrir leur nombre et leur nature ?
- possèdes tu déjà un classement ?


PS, pour information :
- si tu possèdes déjà le nombre de classe et un étiquetage de tes objets, on parle de "classement", qui se traduit par "classification" en anglais.
- si tu ne possède pas d'étiquetage et que tu souhaites découvrir les classes, tu parles alors de "classification" qui se traduit par "clustering".

[lichman]

Merci de m'avoir répondu

Comme première idée pour décrire mon graphe, j'ai juste choisi un ensemble de points.
par exemple :
graph1 = (0,0) (1,1) (2,2) ... (100,100) = graphe de type 1
graph2 = (0,0.1) (1.2,1) (2,2.1) ... (100.01,100.02) = graphe de type 1
graph3 = (0,0) (1,-1.01) (2.1,-2.4) ... (100,-100) = graphe de type 2
graph4 = (0.5,0) (1.5,-1) (2,-2.03) ... (100.01,-100.01) = graphe de type 2
...
Dans ces exemples, on a 100 points pour chaque graphe. Il y aura donc 100 entrées dans mon modèle. Il faut quand même noter qu'en pratique, j'ai des graphes beaucoup plus complexe.

Je connais les différents types de graphe.
Après avoir construit et entrainé mon modèle, je dois attribuer chaque nouveau graphe à un type de graphe vu lors de l'entrainement.

Premièrement, je me demande si il n'existe pas une meilleur manière de décrire mon graphe.
Deuxièmement, je me demande si il existe un modèle de classement qui est adapté pour résoudre ce problème.

[lichman]

Pour mieux visualiser mon problème, je propose d'écrire un exemple pratique :
Supposons qu'on veuille détecter une personne selon sa voix.
Pour cela, on va enregistrer sa voix plusieurs fois mais disant le même mot.
Supposons maintenant que sa voix peut être caractérise par un graphique.
Mon problème est de pouvoir savoir si, après avoir appris à mon modèle sa voix, on peut reconnaitre cette personne.
De manière un peu plus générale, il faudrait détecter un ensemble de personne selon leur voix.
Je sais pas si c'est plus clair... Mais peut-être que certains d'entre vous ont déjà travaillé sur ca.

[lichman]

Personne n'a donc une idée sur un modèle qui est performant pour classifier des données de grande dimensions SVP?

[Nemerle]

regarde la méthode de kohonen...