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2022 - T3 - WS2 - Geometry, Topology and Statistics in Data Sciences

Collection 2022 - T3 - WS2 - Geometry, Topology and Statistics in Data Sciences

Organisateur(s) Aamari, Eddie ; Aaron, Catherine ; Chazal, Frédéric ; Fischer, Aurélie ; Hoffmann, Marc ; Le Brigant, Alice ; Levrard, Clément ; Michel, Bertrand
Date(s) 10/10/2022 - 14/10/2022
URL associée https://indico.math.cnrs.fr/event/7546/
12 15

Approximating data with a union of ellipsoids and clustering

De Claire Brécheteau

I will introduce a surrogate for the distance function to the support of a distribution, which sublevel sets are unions of balls or of ellipsoids. I will expose different results, including rates of convergence for the approximadomtion of these surrogates with their empirical versions, built from pointclouds. I will explain how to use such estimators to cluster data with a geometric structure. The results have been published in the papers [1,2], and are still in progress. [1] C. Brécheteau. Robust anisotropic power-functions-based filtrations for clustering. In 36th International Symposium on Computational Geometry (SoCG 2020), vol. 164, 2020. [2] C. Brécheteau, C. Levrard. A k-points-based distance for robust geometric inference. Bernoulli, 26(4), 2020.

Informations sur la vidéo

  • Date de publication 05/04/2024
  • Institut IHP
  • Langue Anglais
  • Format MP4

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