Дисертації з теми "Dissimilarités"
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Seston, Morgan. "Dissimilarités de Robinson : algorithmes de reconnaissance et d'approximation." Aix-Marseille 2, 2008. http://theses.univ-amu.fr.lama.univ-amu.fr/2008AIX22045.pdf.
Анотація:
Une distance ou plus généralement une dissimilarité d définie sur un ensemble X de n éléments, est dite Robisonienne s'il existe un ordre total < sur X tel que pour tout x < y
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Baudrier, Etienne. "Comparaison d'images binaires reposant sur une mesure locale des dissimilarités : Application à la classification." Reims, 2005. http://theses.univ-reims.fr/exl-doc/GED00000305.pdf.
Анотація:
Cette thèse se situe dans le cadre de la comparaison d'image. Elle est consacrée au développement d'une méthode de comparaison locale d'images binaires. En s'appuyant sur un exemple de mesure - la distance de Hausdorff (DH) - une mesure locale (à travers une fenêtre) est définie, et ses propriétés en fonction de la taille de la fenêtre et de la mesure globale entre les deux images sont prouvées. Cela permet de définir un critère pour fixer une taille de fenêtre ajustée à celle de la dissimilarité locale. Cette méthode permet de définir une Carte de Dissimilarités Locales (CDL) lorsque la mesure locale est faite sur tous les points de l'image. Elle n'est pas valable uniquement avec la DH, cependant les propriétés de la DH font que le calcul de la CDL dans ce cas est très rapide. La CDL est à la fois un outil de visualisation des dissimilarités entre deux images et une base pour décider de la similarité des images. Dans cette optique, une première étape est la mise en oeuvre d'une analyse multirésolution adaptée aux images binaires reposant sur le filtre de la médiane morphologique qui offre la possibilité de traiter l'information à une résolution adaptée au degré de similarité recherché. La deuxième étape est l'utilisation de l'information de la CDL concernant les dissimilarités et leur distribution spatiale pour comparer les images. Plusieurs méthodes sont testées, et la plus efficace est basée sur les SVM auxquels on fournit en entrée les CDL entières. Les tests réalisés sur une base d'impressions anciennes numérisées et sur une base de formes montrent l'efficacité de la méthodeThis PhD deals with the comparison of binary images that are not composed of a single pattern. The proposed method is then extended to gray level images. Using a measure example - the Hausdorff distance (HD) - a local measure is defined throught a window, and its properties depending on the window size and the global HD measure are proved. Thanks to them, a window-size criterion is defined so as the window to be adjusted to the local dissimilarity. The local dissimilarity map (LDM) is then defined when the window slides over all the compared images. The LDM can be defined with other measure than the HD using the same algorithm, nevertheless, the DH properties leads to a LDM fast computation. The LDM can be used as image dissimilarity visualization method or a tool to decide on image similarity. For this last point, a first step is a binary-image adapted multiresolution analysis which is base on the median morphological filter. This allows to have an resolution adapted to the researched similarity degree. A second step consists in using LDM information concerning the dissimilarities and their spatial distribution to compare the images. Several comparison methods are tested, the most efficient one is based on the SVM with the whole LDM as input data. The method efficiency is successfully tested on an ancient-impressions database and on a face database
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Dalleau, Kevin. "Une approche stochastique à base d’arbres aléatoires pour le calcul de dissimilarités : application au clustering pour diverses structures de données." Electronic Thesis or Diss., Université de Lorraine, 2021. http://www.theses.fr/2021LORR0181.
Анотація:
La notion de distance, et plus généralement de dissimilarité, est une notion importante en fouille de données, tout particulièrement dans les approches non supervisées. Les algorithmes de cette classe de méthodes visant à regrouper de manière homogène des objets, nombre d’entre eux s’appuient sur une notion de dissimilarité, afin de quantifier la proximité entre objets. Le choix des algorithmes ainsi que celui des dissimilarités n’est cependant pas trivial. Plusieurs éléments peuvent motiver ces choix, tels que le type de données – données homogènes ou non –, leur représentation – vecteurs d’attributs, graphes –, ou encore certaines de leurs caractéristiques – fortement corrélées, bruitées, etc. –. Bien que de nombreuses mesures existent, leur choix peut devenir complexe dans certains cadres spécifiques. Ceci entraîne une complexité supplémentaire dans les tâches d’exploration et de fouille des données. Nous présentons dans cette thèse une nouvelle approche permettant le calcul de dissimilarités, basée sur des arbres aléatoires. Il s’agit d’une approche originale dont nous montrons plusieurs avantages, parmi lesquels l’on retrouve une grande versatilité. En effet, par le biais de différents modules de calcul de dissimilarités que nous accolons à la méthode, il devient possible de l’appliquer dans divers cadres. Nous présentons notamment dans ce document deux modules, permettant le calcul de dissimilarités — et, in fine, le clustering — sur des données structurées sous forme de vecteur d’attributs, et sur des données sous forme de graphes. Nous discutons des résultats très prometteurs obtenus par cette approche, ainsi que des nombreuses perspectives ouvertes par cette dernière, telle que le calcul de dissimilarité dans le cadre des graphes attribués, par le biais d’une approche unifiéeThe notion of distance, and more generally of dissimilarity, is an important one in data mining, especially in unsupervised approaches. The algorithms belonging to this class of methods aim at grouping objects in an homogeneous way, and many of them rely on a notion of dissimilarity, in order to quantify the proximity between objects. The choice of algorithms as well as that of dissimilarities is not trivial. Several elements can motivate these choices, such as the type of data – homogeneous data or not –, their representation – feature vectors, graphs –, or some of their characteristics – highly correlated, noisy, etc. –. Although many measures exist, their choice can become complex in some specific settings. This leads to additional complexity in data mining tasks. In this thesis, we present a new approach for computing dissimilarities based on random trees. It is an original approach, which has several advantages such as a great versatility. Indeed, using different dissimilarity calculation modules that we can plug to the method, it becomes possible to apply it in various settings. In particular, we present in this document two modules, enabling the computation of dissimilarities - and, in fine, clustering - on data structured as feature vectors, and on data in the form of graphs. We discuss the very promising results obtained by this approach, as well as the numerous perspectives that it opens, such as the computation of dissimilarity in the framework of attributed graphs, through a unified approach
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Abou, Latif Firas. "Identification du profil des utilisateurs d’un hypermédia encyclopédique à l’aide de classifieurs basés sur des dissimilarités : création d’un composant d’un système expert pour Hypergéo." Thesis, Rouen, INSA, 2011. http://www.theses.fr/2011ISAM0004/document.
Анотація:
L’objectif de cette thèse est d’identifier le profil d’utilisateur d’un hypermédia afin de l’adapter. Ceprofil est déterminé en utilisant des algorithmes d’apprentissage supervisé comme le SVM.Le modèle d’utilisateur est l’un des composants essentiels des hypermédias adaptatifs. Une des façons de caractériser ce modèle est d’associer l’utilisateur à un profil. Le Web Usage Mining (WUM)identifie ce profil à l’aide des traces de navigation. Toutefois, ces techniques ne fonctionnent généralement que sur de gros volumes de données. Dans le cadre de volumes de données réduits, nous proposons d’utiliser la structure et le contenu de l’hypermédia. Pour cela, nous avons utilisé des algorithmes d’apprentissage à noyau pour lesquels nous avons défini l’élément clé qu’est la mesure de similarité entre traces basée sur une « distance » entre documents du site. Notre approche a été validée à l’aide de données synthétiques puis à l’aide de données issues des traces des utilisateurs du site Hypergéo (site webencyclopédique spécialisé dans la géographie). Nos résultats ont été comparés à ceux obtenus à l’aide d’une des techniques du WUM (l’algorithme des motifs caractéristiques). Finalement, nos propositions pour identifier les profils a posteriori ont permis de mettre en évidence cinq profils. En appliquant une« distance sémantique » entre documents, les utilisateurs d’Hypergéo ont été classés correctement selon leurs centres d’intérêtThis thesis is devoted to identify the profile of hypermedia user, then to adapt it according to user’s profile. This profile is found by using supervised learning algorithm like SVM. The user model is one of the essential components of adaptive hypermedia. One way to characterize this model is to associate a user to a profile. Web Usage Mining (WUM) identifies this profile from traces. However, these techniques usually operate on large mass of data. In the case when not enough data are available, we propose to use the structure and the content of the hypermedia. Hence, we used supervised kernel learning algorithms for which we have defined the measure of similarity between traces based on a “distance” between documents of the site. Our approach was validated using synthetic data and then using real data from the traces of Hypergéo users, Hypergéo is an encyclopedic website specialized in geography. Our results were compared with those obtained using a techniques of WUM(the algorithm of characteristic patterns). Finally, our proposals to identify the profiles a posteriori led usto highlight five profiles. Hypergéo users are classified according to their interests when the “semantic distance” between documents is applied
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Abou, Latif Firas. "Identification du profil des utilisateurs d'un hypermédia encyclopédique à l'aide de classifieurs basés sur des dissimilarités : création d'un composant d'un système expert pour Hypergéo." Phd thesis, INSA de Rouen, 2011. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00625439.
Анотація:
L'objectif de cette thèse est d'identifier le profil d'utilisateur d'un hypermédia afin de l'adapter. Ceprofil est déterminé en utilisant des algorithmes d'apprentissage supervisé comme le SVM.Le modèle d'utilisateur est l'un des composants essentiels des hypermédias adaptatifs. Une des façons de caractériser ce modèle est d'associer l'utilisateur à un profil. Le Web Usage Mining (WUM)identifie ce profil à l'aide des traces de navigation. Toutefois, ces techniques ne fonctionnent généralement que sur de gros volumes de données. Dans le cadre de volumes de données réduits, nous proposons d'utiliser la structure et le contenu de l'hypermédia. Pour cela, nous avons utilisé des algorithmes d'apprentissage à noyau pour lesquels nous avons défini l'élément clé qu'est la mesure de similarité entre traces basée sur une " distance " entre documents du site. Notre approche a été validée à l'aide de données synthétiques puis à l'aide de données issues des traces des utilisateurs du site Hypergéo (site webencyclopédique spécialisé dans la géographie). Nos résultats ont été comparés à ceux obtenus à l'aide d'une des techniques du WUM (l'algorithme des motifs caractéristiques). Finalement, nos propositions pour identifier les profils a posteriori ont permis de mettre en évidence cinq profils. En appliquant une" distance sémantique " entre documents, les utilisateurs d'Hypergéo ont été classés correctement selon leurs centres d'intérêt.
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Ketata, Ines. "Extraction et Modélisation de la cinétique du traceur en imagerie TEP pour la caractérisation des tissus tumoraux." Thesis, Reims, 2013. http://www.theses.fr/2013REIMS031/document.
Анотація:
Les travaux de recherche de cette thèse s'inscrivent dans le cadre de la caractérisation du cancer du sein dans le but de réaliser une nouvelle approche pour l'extraction et la modélisation de la cinétique du traceur en imagerie TEP. La mesure du taux de comptage d'un traceur dans une région d'intérêt (ROI) estimée au moyen d'une extension d'une Carte de Dissimilarité Locale à Valeurs Réelles (CDLVR) proposée en niveaux de gris et l'utilisation des modèles dynamiques comme la méthode d'Analyse Factorielle des Séquences d'Images Médicales (AFSIM) appliquée sur la ROI permettent la quantification automatique et précoce du métabolisme glucidique. Plus spécifiquement, il s'agit de déterminer un nouveau paramètre empirique KFPQ. Il est calculé à partir des deux compartiments obtenus dans la région d'intérêt tumorale et tel que évalué durant le premier passage du traceur 18F-FDG dans les images TEP précocesThe research of this thesis proposes in the context of the breast cancer characterization in order to achieve a new approach for the extraction and modeling of the tracer kinetics in PET imaging.The measurement of the counting rate of a tracer in a region of interest (ROI) estimated using an extension of a Real Valued Local Dissimilarity Map (RVLDM) proposed grayscale and the use of dynamic models as the method of factor analysis of medical image sequences (FAMIS) applied on the ROI enable an automatic early quantification of glucose metabolism. More specifically, it is to determine a new KFPQ empirical parameter. It is calculated from the two compartments obtained in the region of interest and tumor as assessed during the first pass of the 18F-FDG tracer in the early PET images
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Cao, Hongliu. "Forêt aléatoire pour l'apprentissage multi-vues basé sur la dissimilarité : Application à la Radiomique." Thesis, Normandie, 2019. http://www.theses.fr/2019NORMR073/document.
Анотація:
Les travaux de cette thèse ont été initiés par des problèmes d’apprentissage de données radiomiques. La Radiomique est une discipline médicale qui vise l’analyse à grande échelle de données issues d’imageries médicales traditionnelles, pour aider au diagnostic et au traitement des cancers. L’hypothèse principale de cette discipline est qu’en extrayant une grande quantité d’informations des images, on peut caractériser de bien meilleure façon que l’œil humain les spécificités de cette pathologie. Pour y parvenir, les données radiomiques sont généralement constituées de plusieurs types d’images et/ou de plusieurs types de caractéristiques (images, cliniques, génomiques). Cette thèse aborde ce problème sous l’angle de l’apprentissage automatique et a pour objectif de proposer une solution générique, adaptée à tous problèmes d’apprentissage du même type. Nous identifions ainsi en Radiomique deux problématiques d’apprentissage: (i) l’apprentissage de données en grande dimension et avec peu d’instances (high dimension, low sample size, a.k.a.HDLSS) et (ii) l’apprentissage multi-vues. Les solutions proposées dans ce manuscrit exploitent des représentations de dissimilarités obtenues à l’aide des Forêts Aléatoires. L’utilisation d’une représentation par dissimilarité permet de contourner les difficultés inhérentes à l’apprentissage en grande dimension et facilite l’analyse conjointe des descriptions multiples (les vues). Les contributions de cette thèse portent sur l’utilisation de la mesure de dissimilarité embarquée dans les méthodes de Forêts Aléatoires pour l’apprentissage multi-vue de données HDLSS. En particulier, nous présentons trois résultats: (i) la démonstration et l’analyse de l’efficacité de cette mesure pour l’apprentissage multi-vue de données HDLSS; (ii) une nouvelle méthode pour mesurer les dissimilarités à partir de Forêts Aléatoires, plus adaptée à ce type de problème d’apprentissage; et (iii) une nouvelle façon d’exploiter l’hétérogénèité des vues, à l’aide d’un mécanisme de combinaison dynamique. Ces résultats ont été obtenus sur des données radiomiques mais aussi sur des problèmes multi-vue classiquesThe work of this thesis was initiated by a Radiomic learning problem. Radiomics is a medical discipline that aims at the large-scale analysis of data from traditional medical imaging to assist in the diagnosis and treatment of cancer. The main hypothesis of this discipline is that by extracting a large amount of information from the images, we can characterize the specificities of this pathology in a much better way than the human eye. To achieve this, Radiomics data are generally based on several types of images and/or several types of features (from images, clinical, genomic). This thesis approaches this problem from the perspective of Machine Learning (ML) and aims to propose a generic solution, adapted to any similar learning problem. To do this, we identify two types of ML problems behind Radiomics: (i) learning from high dimension, low sample size (HDLSS) and (ii) multiview learning. The solutions proposed in this manuscript exploit dissimilarity representations obtained using the Random Forest method. The use of dissimilarity representations makes it possible to overcome the well-known difficulties of learning high dimensional data, and to facilitate the joint analysis of the multiple descriptions, i.e. the views.The contributions of this thesis focus on the use of the dissimilarity easurement embedded in the Random Forest method for HDLSS multi-view learning. In particular, we present three main results: (i) the demonstration and analysis of the effectiveness of this measure for HDLSS multi-view learning; (ii) a new method for measuring dissimilarities from Random Forests, better adapted to this type of learning problem; and (iii) a new way to exploit the heterogeneity of views, using a dynamic combination mechanism. These results have been obtained on radiomic data but also on classical multi-view learning problems
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Drouet, d'Aubigny Gérard Romier Guy Van Cutsem Bernard. "L'analyse multidimensionnelle des données de dissimilarité." S.l. : Université Grenoble 1, 2008. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00332393.
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Zhu, Xibin [Verfasser]. "Adaptive prototype-based dissimilarity learning / Xibin Zhu." Bielefeld : Universitätsbibliothek Bielefeld, 2015. http://d-nb.info/1072224704/34.
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Ortiz-Reynoso, Alejandra. "Perceiving similarity and dissimilarity in diverse teams." Thesis, University of Sheffield, 2005. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.422641.
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Xu, Weiping. "Non-Euclidean dissimilarity data in pattern recognition." Thesis, University of York, 2012. http://etheses.whiterose.ac.uk/3848/.
Анотація:
This thesis addresses problems in dissimilarity (proximity) learning, particularly focusing on identifying the sources and rectifying the non-Euclidean dissimilarity in pattern recog- nition. We aim to develop a framework for analyzing the non-Euclidean dissimilarity by combining the methods from differential geometry and manifold learning theory. The algorithms are applied to objects represented by the dissimilarity measures. In Chapter 3 we describe how to reveal the origins of the non-Euclidean behaviors of the dissimilarity matrix for the purpose of rectifying the dissimilarities. We com- mence by developing a new measure which gauges the extent to which individual data give rises to departures from metricity in a set of dissimilarity data. This allows us to as- sess whether the non-Euclidean artifacts in a dataset can be attributed to individual objects or are distributed uniformly. The second novel contribution of Chapter 3 is to provide sim- ple empirical tests that can be used to determine the sources of the negative dissimilarity eigenvalues. We consider three sources of the negative dissimilarity eigenvalues, namely a) that the data resides on a manifold, b) that the objects may be extended and c) that there is Gaussian noise. We experiment with the algorithms on a set of public dissimilarities used in various applications available from the EU SIMBAD project. In Chapter 4, we propose a framework for rectifying the dissimilarities using Ricci flow on the manifolds so that the non-Euclidean artifacts are eliminated, as the second main contribution of this thesis. We consider the objects of interest to be represented by points on a manifold consisting of local patches with constant curvatures, and the given dissimilarities to be the geodesic distances on the manifold between these points. In dif- ferential geometry, Ricci flow changes the metric of a Riemannian manifold according to the curvature of the manifold. We seek to flatten the curved manifold so that a corrected set of Euclidean distances are obtained. We achieve this by deforming the manifold usingRicci flow. In the first technique, we consider each edge as a local patch and apply Ricci flow independently to flatten each patch. In this way, the local structure of the manifold is ignored, as Ricci flow is applied independently on each edge. To overcome this prob- lem, we propose a second technique, where add a curvature regularization process before evolving the manifold. Specifically we use the heat kernel to smooth out the curvatures on the edges. The results show both improved numerical stability and lower classification error in the embedded space. To reduce the reliance on the piecewise embedding and its effects on individual edges, we extend the previous two techniques and develop a third means of correcting non- Euclidean dissimilarity data as the first contribution of Chapter 5. This is done by using a tangent space reprojection to inflate the local hyperspherical patches and align the local patches with the shortest edge-connected path. These three Ricci-flow-based techniques proposed through this thesis are investigated as a means of correcting the dissimilarities so that the the non-Euclidean artefacts are eliminated. We experiment on two datasets represented by dissimilarities, namely the CoilYork and the Chickenpieces datasets. In the framework for correcting the non-Euclidean dissimilarities using the Ricci flow process, estimating the curvatures of the embedded manifold is an important component prior deforming the manifold. The second contribution of Chapter 5 is the investigation of the effects of the piecewise embedding methods (the kernel embedding and the Isomap embedding) on the curvatures computation and the introduction of a new way of com- puting the curvatures from a set of dissimilarities. We consider each local patch on a hypersphere, and deduce the enclosed volume of the points in terms of the curvature. We estimate the curvature by fitting the volume. We illustrate the utility of this method for estimating curvatures on the artificial dataset (2-sphere dataset).
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Cejnog, Luciano Walenty Xavier. "Rigid registration based on local geometric dissimilarity." Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF), 2015. https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/4882.
Анотація:
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CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Este trabalho visa melhorar um método clássico para o problema de registro rígido, o ICP (iterative Closest Point), fazendo com que a busca dos pontos mais próximos, uma de suas fases principais, considere informações aproximadas da geometria local de cada ponto combinadas à distância Euclidiana originalmente usada. Para isso é necessária uma etapa de pré-processamento, na qual a geometria local é estimada em tensores de orientação de segunda ordem. É definido o CTSF, um fator de similaridade entre tensores. O ICP é alterado de modo a considerar uma combinação linear do CTSF com a distância Euclidiana para estabelecer correspondências entre duas nuvens de pontos, variando os pesos relativos entre os dois fatores. Isso proporciona uma capacidade maior de convergência para ângulos maiores em relação ao ICP original, tornando o método comparável aos que constituem o estado da arte da área. Para comprovar o ganho obtido, foram realizados testes exaustivos em malhas com características geométricas variadas, para diferentes níveis de ruído aditivo, outliers e em casos de sobreposição parcial, variando os parâmetros do método de estimativa dos tensores. Foi definida uma nova base com malhas sintéticas para os experimentos, bem como um protocolo estatístico de avaliação quantitativa. Nos resultados, a avaliação foi feita de modo a determinar bons valores de parâmetros para malhas com diferentes características, e de que modo os parâmetros afetam a qualidade do método em situações com ruído aditivo, outliers, e sobreposição parcial.
This work aims to enhance a classic method for the rigid registration problem, the ICP (Iterative Closest Point), modifying one of its main steps, the closest point search, in order to consider approximated information of local geometry combined to the Euclidean distance, originally used. For this, a preprocessing stage is applied, in which the local geometry is estimated in second-order orientation tensors. We define the CTSF, a similarity factor between tensors. Our method uses a linear combination between this factor and the Euclidean distance, in order to establish correspondences, and a strategy of weight variation between both factors. This increases the convergence probability for higher angles with respect to the original ICP, making our method comparable to some of the state-of-art techniques. In order to comprove the enhancement, exhaustive tests were made in point clouds with different geometric features, with variable levels of additive noise and outliers and in partial overlapping situations, varying also the parameters of the tensor estimative method. A dataset of synthetic point clouds was defined for the experiments, as well as a statistic protocol for quantitative evaluation. The results were analyzed in order to highlight good parameter ranges for different point clouds, and how these parameters affect the behavior of the method in situations of additive noise, outliers and partial overlapping.
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Deneuve, Emeline. "Three essays on key audit matters dissimilarity." Electronic Thesis or Diss., Cergy-Pontoise, Ecole supérieure des sciences économiques et commerciales, 2023. http://www.theses.fr/2023ESEC0002.
Анотація:
Ma thèse se compose de trois essais rapportés dans trois chapitres différents, chacun lié à une question de recherche différente sur la section des Key Audit Matters (KAMs, en français, points clés d’audit) dans les rapports d’audit. Les KAMs ont été mis en oeuvre afin d’accroître la valeur communicative des rapports d’audit et la confiance de ses utilisateurs dans le processus d’audit et les états financiers des sociétés (EY Reporting, 2015). Les KAMs reflètent les plus grands risques d’anomalies significatives rencontrés au cours du processus d’audit, sur la base du jugement professionnel des auditeurs (FRC, 2020). Leur mise en oeuvre représente le changement le plus important apporté au rapport d’audit au cours des 70 dernières années. (EY Reporting, 2015 ; FRC, 2020) Les KAMs ont été mis en oeuvre pour la première fois au Royaume-Uni en 2013. Pour obtenir la plus grande période d’échantillonnage possible, j’utilise des données collectées manuellement auprès de sociétés non financières cotées à la Bourse de Londres. Les KAMs représentent des informations qualitatives supplémentaires dans le rapport d’audit, où les auditeurs signalent un KAM par risque rencontré au cours du processus d’audit. Chaque KAM représente un risque d’audit et est composé de deux parties. Les auditeurs décrivent d’abord le risque reconnu comme un KAM, puis ils expliquent les procédures d’audit suivies pour traiter le risque identifié. Je définie ces deux parties comme les composants des KAMs suivants : la description du risque et la réponse et l’observation des auditeurs. Bien que les auditeurs soient encouragés à rédiger les KAMs avec leurs propres mots (FRC, 2013b), les critiques de cette nouvelle exigence de divulgation craignent que les KAMs ne soient passe-partout et normalisées (Citi Research, 2014 ; Gray, Turner, Coram et Mock, 2011 ; Mock et coll., 2013). Bien que plusieurs chercheurs examinent les conséquences de la réglementation des KAMs dans le monde entier, je pense que l’examen du contenu des KAMs fournit des informations plus granulaires sur le processus d’audit. Je développe des mesures de dissimilarité pour capturer des informations spécifiques dans les KAMs. Ces mesures reflètent les différences dans les termes rédigés par les auditeurs pour le même type de KAM. Ma Thèse contribue à la littérature des KAMs en fournissant une analyse granulaire du contenu des KAMs et en complétant les études examinant les caractéristiques textuelles des KAMs (par exemple, Burke, Hoitash, Hoitash et Xiao, 2022 ; Chen, Nelson, Wang et Yu, 2020 ; Gutierrez, Minutti-Meza, Tatum et Vulcheva, 2018 ; Lennox, Schmidt et Thompson, 2022)My dissertation consists of three essays reported in three different Chapters, each related to a different research question about the Key Audit Matters (KAM) section in audit reports. KAM disclosures have been implemented to enhance the communicative value of audit reports and to increase users’ confidence in the audit process and the companies’ financial statements (EY Reporting, 2015). KAMs reflect the greatest risks of material misstatements encountered during the audit process based on auditors’ professional judgment (FRC, 2020). Their implementation represents the most significant change in the audit report for the past 70 years. KAMs have first been implemented in the United Kingdom (UK) in 2013. To get the largest sample period possible, I use hand-collected data from premium-listed non-financial firms on the London Stock Exchange (LSE). KAMs represent additional qualitative disclosures in the audit report, where auditors report one KAM per risk encountered during the audit process. Each KAM is related to a significant matter and is composed of two parts. Auditors first describe the risk encountered and then explain the audit procedures performed to address the risk identified. I define these two parts as the following two KAM components: the risk description and the auditors’ response and observation. Although auditors are encouraged to write KAMs in their own words (FRC, 2013b), critics of this new disclosure requirement fear that KAMs would be boilerplate and standardized (Citi Research, 2014; Gray, Turner, Coram, & Mock, 2011; Mock et al., 2013). Although several researchers examine the consequences of the KAM regulation worldwide, I believe that examining the content of KAMs provides more granular insights into the audit process. I develop measures of dissimilarity to capture specific information in KAMs. These measures reflect differences in words written by auditors for the same type of KAM. My Thesis contributes to the KAM literature by providing a granular analysis of the content of KAM disclosures and by complementing studies examining textual features of KAMs (e.g., Burke, Hoitash, Hoitash, & Xiao, 2022; Chen, Nelson, Wang, & Yu, 2020; Gutierrez, Minutti-Meza, Tatum, & Vulcheva, 2018; Lennox, Schmidt, & Thompson, 2022)
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Beninel, Farid. "Problèmes de représentations sphériques des tableaux de dissimilarité." Grenoble 2 : ANRT, 1987. http://catalogue.bnf.fr/ark:/12148/cb376028409.
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Mokbel, Bassam [Verfasser]. "Dissimilarity-based learning for complex data / Bassam Mokbel." Bielefeld : Universitätsbibliothek Bielefeld, 2016. http://d-nb.info/1082033952/34.
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Gisbrecht, Andrej [Verfasser]. "Advances in dissimilarity-based data visualisation / Andrej Gisbrecht." Bielefeld : Universitätsbibliothek Bielefeld, 2015. http://d-nb.info/1068621729/34.
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Perrier, Xavier. "Analyse de la diversité génétique : mesures de dissimilarité et représentations arborées." Montpellier 2, 1998. http://www.theses.fr/1998MON20201.
Анотація:
Une structure arboree est une representation coherente d'un processus de diversification genetique. On s'interesse ici aux methodes de construction arboree a partir de mesures de dissimilarite, en particulier sous l'aspect de la stabilite. Apres une presentation theorique de l'ensemble des dissimilarites, on etudie les indices sur donnees binaires et leur comportement sous un modele d'erreur aleatoire. On montre que les caracteristiques biologiques des marqueurs moleculaires pemettent de choisir une dissimilarite qui minimise l'erreur liee a la perte d'information genetique. Dans une approche non-parametrique, on etudie les proprietes d'une distance ordinale basee sur le seul ordre des dissimilarites. On mesure le gain de precision des versions ordinales des algorithmes de regroupement par une procedure de comparaison par simulations. Les principes des methodes heuristiques de construction arboree sont rappeles et leurs proprietes face au probleme de stabilite, sont precisees. On presente une technique de greffage d'un individu supplementaire sur un arbre preetabli et une methode de regroupement sous contraintes de structure de sous-ensembles. On s'interesse ensuite a la construction d'arbres consensus, resumant les structures communes a plusieurs arbres. On propose un cadre formel de construction d'une distance entre arbres comme une distance sur le graphe de couverture du semi-treillis des distances additives. Pour etablir un test statistique, on etudie les distributions asymptotiques ou empiriques de diverses distances entre arbres. Ces methodes sont regroupees dans un logiciel qui est disponible.
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Hasenfuß, Alexander [Verfasser]. "Topographic mapping of dissimilarity datasets / vorgelegt von Alexander Hasenfuß." [Clausthal-Zellerfeld] : [Univ.-Bibliothek], 2009. http://d-nb.info/997448334/34.
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Chan, Yat-ling, and 陳逸靈. "An optimization algorithm for clustering using weighted dissimilarity measures." Thesis, The University of Hong Kong (Pokfulam, Hong Kong), 2003. http://hub.hku.hk/bib/B26667009.
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Hahsler, Michael, and Kurt Hornik. "Dissimilarity Plots. A Visual Exploration Tool for Partitional Clustering." Department of Statistics and Mathematics, WU Vienna University of Economics and Business, 2009. http://epub.wu.ac.at/1244/1/document.pdf.
Анотація:
For hierarchical clustering, dendrograms provide convenient and powerful visualization. Although many visualization methods have been suggested for partitional clustering, their usefulness deteriorates quickly with increasing dimensionality of the data and/or they fail to represent structure between and within clusters simultaneously. In this paper we extend (dissimilarity) matrix shading with several reordering steps based on seriation. Both methods, matrix shading and seriation, have been well-known for a long time. However, only recent algorithmic improvements allow to use seriation for larger problems. Furthermore, seriation is used in a novel stepwise process (within each cluster and between clusters) which leads to a visualization technique that is independent of the dimensionality of the data. A big advantage is that it presents the structure between clusters and the micro-structure within clusters in one concise plot. This not only allows for judging cluster quality but also makes mis-specification of the number of clusters apparent. We give a detailed discussion of the construction of dissimilarity plots and demonstrate their usefulness with several examples.Series: Research Report Series / Department of Statistics and Mathematics
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Ignacio, Paul Samuel Padasas. "Stability of persistent directed clique homology on dissimilarity networks." Diss., University of Iowa, 2019. https://ir.uiowa.edu/etd/6961.
Анотація:
One goal of persistent homology is to recover meaningful information from point-cloud data by examining long-lived topological features of filtered simplicial complexes built over the point-cloud. Motivated by real-world applications, the classic setting for this approach has been on finite metric spaces where many suitable complexes can be defined, and a natural filtration exists via sublevel sets of the metric.
We consider the extension of persistent homology to dissimilarity networks equipped with a relaxed metric that does not assume symmetry nor the triangle inequality, by computing persistent homology on the directed clique complex defined over weighted directed graphs induced from a dissimilarity network and filtered by an adapted Rips filtration. We characterize digraph maps that induce maps on homology, describe a procedure to lift any digraph map to one that does induce maps on homology, and present a homotopy classification that provides a condition for two such digraph maps to induce the same map at the homology level. We also prove functoriality of directed clique homology and describe filtrations of digraphs induced by digraph maps.
We then prove stability of persistent directed clique homology by showing that the persistence modules of a digraph and that of an admissible perturbation are interleaved. These admissible perturbations include perturbing dissimilarity measures in the network that either preserve the digraph structure or collapse series of arrows. We also explore similar constructions for maps between digraphs that allow reversal of arrows and show that while such maps, in general, produce unstable persistence barcodes, one can recover stability by inducing a reverse filtration and truncating at an appropriate threshold.
Finally, we present an application of persistent directed clique homology to trace patterns and shapes embedded in migration and remittance networks.
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Lhéritier, Alix. "Méthodes non-paramétriques pour l'apprentissage et la détection de dissimilarité statistique multivariée." Thesis, Nice, 2015. http://www.theses.fr/2015NICE4072/document.
Анотація:
Cette thèse présente trois contributions en lien avec l'apprentissage et la détection de dissimilarité statistique multivariée, problématique d'importance primordiale pour de nombreuses méthodes d'apprentissage utilisées dans un nombre croissant de domaines. La première contribution introduit la notion de taille d'effet multivariée non-paramétrique, éclairant la nature de la dissimilarité détectée entre deux jeux de données, en deux étapes. La première consiste en une décomposition d'une mesure de dissimilarité (divergence de Jensen-Shannon) visant à la localiser dans l'espace ambiant, tandis que la seconde génère un résultat facilement interprétable en termes de grappes de points de forte discrépance et en proximité spatiale. La seconde contribution présente le premier test non-paramétrique d'homogénéité séquentiel, traitant les données issues de deux jeux une à une--au lieu de considérer ceux-ci- in extenso. Le test peut ainsi être arrêté dès qu'une évidence suffisamment forte est observée, offrant une flexibilité accrue tout en garantissant un contrôle del'erreur de type I. Sous certaines conditions, nous établissons aussi que le test a asymptotiquement une probabilité d'erreur de type II tendant vers zéro. La troisième contribution consiste en un test de détection de changement séquentiel basé sur deux fenêtres glissantes sur lesquelles un test d'homogénéité est effectué, avec des garanties sur l'erreur de type I. Notre test a une empreinte mémoire contrôlée et, contrairement à des méthodes de l'état de l'art qui ont aussi un contrôle sur l'erreur de type I, a une complexité en temps constante par observation, le rendant adapté aux flux de donnéesIn this thesis, we study problems related to learning and detecting multivariate statistical dissimilarity, which are of paramount importance for many statistical learning methods nowadays used in an increasingly number of fields. This thesis makes three contributions related to these problems. The first contribution introduces a notion of multivariate nonparametric effect size shedding light on the nature of the dissimilarity detected between two datasets. Our two step method first decomposes a dissimilarity measure (Jensen-Shannon divergence) aiming at localizing the dissimilarity in the data embedding space, and then proceeds by aggregating points of high discrepancy and in spatial proximity into clusters. The second contribution presents the first sequential nonparametric two-sample test. That is, instead of being given two sets of observations of fixed size, observations can be treated one at a time and, when strongly enough evidence has been found, the test can be stopped, yielding a more flexible procedure while keeping guaranteed type I error control. Additionally, under certain conditions, when the number of observations tends to infinity, the test has a vanishing probability of type II error. The third contribution consists in a sequential change detection test based on two sliding windows on which a two-sample test is performed, with type I error guarantees. Our test has controlled memory footprint and, as opposed to state-of-the-art methods that also provide type I error control, has constant time complexity per observation, which makes our test suitable for streaming data
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Kamdem, Kengne Christiane. "Abstraction et comparaison de traces d'exécution pour l'analyse d'applications multimédias embarquées." Thesis, Grenoble, 2014. http://www.theses.fr/2014GRENM061/document.
Анотація:
Le projet SoC-Trace a pour objectif le développement d'un ensemble de méthodes et d'outils basés sur les traces d'éxécution d'applications embarquées multicoeur afin de répondre aux besoins croissants d'observabilité et de 'débogabilité' requis par l'industrie. Le projet vise en particulier le développement de nouvelles méthodes d'analyse, s'appuyant sur différentes techniques d'analyse de données telles que l'analyse probabiliste, la fouille de données, et l'agrégation de données. Elles devraient permettre l'identification automatique d'anomalies,l'analyse des corrélations et dépendances complexes entre plusieurs composants d'une application embarquées ainsi que la maîtrise du volume important des traces qui peut désormais dépasser le GigaOctet. L'objectif de la thèse est de fournir une représentation de haut niveau des informations contenues dans les traces, basée sur la sémantique. Il s'agira dans un premier temps de développer un outil efficace de comparaison entre traces;de définir une distance démantique adaptée aux traces, puis dans un second temps d'analyser et d'interpréter les résultats des comparaisons de traces en se basant sur la distance définieThe SoC-Trace project aims to develop a set of methods and tools based on execution traces of multicore embedded applications to meet the growing needs of observability and 'débogability' required by the industry. The project aims in particular the development of new analytical methods, based on different data analysis techniques such as probabilistic analysis, data mining, and data aggregation. They should allow the automatic identification of anomalies, the analysis of complex correlations and dependencies between different components of an embedded application and control of the volume traces that can now exceed the gigabyte. The aim of the thesis is to provide a high-level representation of information in the trace based semantics. It will initially develop an effective tool for comparing traces, to define a semantic distance for execution traces, then a second time to analyze and interpret the results of comparisons of traces based on the defined distance
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Shojanazeri, Hamid. "A new perceptual dissimilarity measure for image retrieval and clustering." Thesis, Federation University Australia, 2018. http://researchonline.federation.edu.au/vital/access/HandleResolver/1959.17/168086.
Анотація:
Image retrieval and clustering are two important tools for analysing and organising images. Dissimilarity measure is central to both image retrieval and clustering. The performance of image retrieval and clustering algorithms depends on the effectiveness of the dissimilarity measure. ‘Minkowski’ distance, or more specifically, ‘Euclidean’ distance, is the most widely used dissimilarity measure in image retrieval and clustering. Euclidean distance depends only on the geometric position of two data instances in the feature space and completely ignores the data distribution. However, data distribution has an effect on human perception. The argument that two data instances in a dense area are more perceptually dissimilar than the same two instances in a sparser area, is proposed by psychologists. Based on this idea, a dissimilarity measure called, ‘mp’, has been proposed to address Euclidean distance’s limitation of ignoring the data distribution. Here, mp relies on data distribution to calculate the dissimilarity between two instances. As prescribed in mp, higher data mass between two data instances implies higher dissimilarity, and vice versa. mp relies only on data distribution and completely ignores the geometric distance in its calculations. In the aggregation of dissimilarities between two instances over all the dimensions in feature space, both Euclidean distance and mp give same priority to all the dimensions. This may result in a situation that the final dissimilarity between two data instances is determined by a few dimensions of feature vectors with relatively much higher values. As a result, the dissimilarity derived may not align well with human perception. The need to address the limitations of Minkowski distance measures, along with the importance of a dissimilarity measure that considers both geometric distance and the perceptual effect of data distribution in measuring dissimilarity between images motivated this thesis. It studies the performance of mp for image retrieval. It investigates a new dissimilarity measure that combines both Euclidean distance and data distribution. In addition to these, it studies the performance of such a dissimilarity measure for image retrieval and clustering. Our performance study of mp for image retrieval shows that relying only on data distribution to measure the dissimilarity results in some situations, where the mp’s measurement is contrary to human perception. This thesis introduces a new dissimilarity measure called, perceptual dissimilarity measure (PDM). PDM considers the perceptual effect of data distribution in combination with Euclidean distance. PDM has two variants, PDM1 and PDM2. PDM1 focuses on improving mp by weighting it using Euclidean distance in situations where mp may not retrieve accurate results. PDM2 considers the effect of data distribution on the perceived dissimilarity measured by Euclidean distance. PDM2 proposes a weighting system for Euclidean distance using a logarithmic transform of data mass. The proposed PDM variants have been used as alternatives to Euclidean distance and mp to improve the accuracy in image retrieval. Our results show that PDM2 has consistently performed the best, compared to Euclidean distance, mp and PDM1. PDM1’s performance was not consistent, although it has performed better than mp in all the experiments, but it could not outperform Euclidean distance in some cases. Following the promising results of PDM2 in image retrieval, we have studied its performance for image clustering. k-means is the most widely used clustering algorithm in scientific and industrial applications. k-medoids is the closest clustering algorithm to k-means. Unlike k-means which works only with Euclidean distance, k-medoids gives the option to choose the arbitrary dissimilarity measure. We have used Euclidean distance, mp and PDM2 as the dissimilarity measure in k-medoids and compared the results with k-means. Our clustering results show that PDM2 has perfromed overally the best. This confirms our retrieval results and identifies PDM2 as a suitable dissimilarity measure for image retrieval and clustering.Doctor of Philosophy
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Cléa, Gomes da Silva Alzennyr. "Dissimilarity fuctions analysis based on dynamic clustering for symbolic data." Universidade Federal de Pernambuco, 2005. https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/2797.
Анотація:
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Previous issue date: 2005A análise de dados simbólicos (Symbolic Data Analysis) é um novo domínio na área de descoberta automática de conhecimento que visa desenvolver métodos para dados descritos por variáveis que podem assumir como valor conjuntos de categorias, intervalos ou distribuições de probabilidade. Essas novas variáveis permitem levar em conta a variabilidade e/ou a incerteza presente nos dados. O tratamento de dados simbólicos através de técnicas estatísticas e de aprendizagem de máquina necessita da introdução de medidas de distância capazes de manipular tal tipo de dado. Com esse objetivo, diversas funções de dissimilaridade têm sido propostas na literatura. Entretanto, nenhum estudo comparativo acerca do desempenho de tais funções em problemas que envolvem simultaneamente dados simbólicos booleanos e modais foi realizado. A principal contribuição dessa dissertação é realizar uma análise comparativa e uma avaliação empírica sobre funções de dissimilaridade para dados simbólicos, uma vez que esse tipo de estudo, apesar de muito relevante, é quase inexistente na literatura. Além disso, este trabalho também introduz novas funções de dissimilaridade que podem ser usadas no agrupamento dinâmico de dados simbólicos. Os algoritmos de agrupamento dinâmico consistem em obter, simultaneamente, uma partição em um número fixo de classes e a identificação de um representante para cada classe, minimizando localmente um critério que mede a adequação entre as classes e os seus representantes. Para validar esse estudo, foram realizados experimentos com bases de dados de referência na literatura e dois conjuntos de dados artificiais de intervalos com diferentes graus de dificuldade de classificação, objetivando a comparação das funções avaliadas. A precisão dos resultados foi mensurada por um índice externo de agrupamento aplicado na validação cruzada não supervisionada, para as bases de dados reais, e também no quadro de uma experiência Monte Carlo, para as bases de dados artificiais. Com os resultados alcançados é possível verificar a adequação das diversas funções de dissimilaridade aos diferentes tipos de dados simbólicos (multivalorado, multivalorado ordinal, intervalar, e modal de mesmo suporte e de suportes diferentes), bem como identificar as melhores configurações de funções. Testes estatísticos validam as conclusões
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Drouet, d'Aubigny Gérard. "L'analyse multidimensionnelle des données de dissimilarité : [thèse soutenue sur un ensemble de travaux]." Grenoble 1, 1989. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00332393.
Анотація:
Trois objectifs sont poursuivis. Nous définissons d'abord un cadre algébrique suffisamment général pour unifier les deux classes de methodes d'analyse des donnees de dissimilarite connues. Le langage de la géométrie affine nous permet de montrer les correspondances entre les présentations française et anglo-américaine des méthodes tautologiques et d'enrichir la méthodologie par l'apport de méthodes issues de la tradition factorialiste et la proposition d'outils d'aide à l'interprétation des résultats. Les relations de dualité mises en évidence permettent de rendre compte des liens et différences entre ces méthodes et les techniques d'ajustement de modelés de description euclidienne des données de dissimilarite, dites de codage multidimensionnel. De plus une interprétation en terme de regression ridge du problème ainsi qu'une analogie aux methodes d'etude des réseaux électriques sont exploites. En deuxième lieu, nous étudions en détail l'introduction de contraintes. Tout d'abord les contraintes de configuration est replace dans le cadre du formalisme statistique d'analyse multivariée des courbes de croissance, et les méthodes sont affinées en conséquence. Le recourt au formalisme tensoriel permet de plus des solutions plus simples, des interprétations plus classiques des méthodes et la proposition d'évaluation de la qualité des solutions. Enfin nous proposons une méthodologie d'analyse des données de dissimilarite structurées, issue de plans d'expérience
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Machmouchi, Mouzid. "Contributions à la mise en oeuvre des méthodes d'analyse des données de dissimilarité." Grenoble 2, 1992. http://www.theses.fr/1992GRE21025.
Анотація:
Ce travail presente une etude comparative d'un ensemble de methodes de resolution du probleme de codage multidimensionnel (multidimensionel scaline ou mds dans la litterature en langue anglaise), et propose de nouvelles methodes et de nouvelles strategies de resolution. En premier lieu, nous presentons plusieurs methodes fondees sur l'optimisation de la fonction stress due a kruskal. Le developpement de ces methodes , pose d'importants problemes de mise en oeuvre, provenant de la necessite d'optimiser des fonctions non convexes non differentiables en tout point. Nous proposons ensuite un algorithme, fonde sur l'iteration alternee de deux phases. La premiere resout un probleme de programmation non differentiable par l'introduction d'un pas heuristique propose par kruskal. La deuxieme phase resout un probleme de regression. Nous montrons ensuite qu'en adaptant les methodes de recuit simule a ce probleme, nous ameliorons la qualite numerique des solutions, nous proposons une strategie efficace de sortie des situations d'optima locaux posees par l'utilisation des methodes classiques d'optimisation et trouvons surtout une demarche qui resout de facon elegante les problemes poses dans le passe par la necessite d'activer les algorithmes actuels de mds a partir de plusieurs configurations initiales suffisamment distinctes. Puis, nous suggerons une nouvelle serie de resolution du probleme de mds par la mise en oeuvre de l'algorithme s. E. M. ScalThis work presents a comparative study of several methods for resolving problem of multidimensional scaling (mds), and proposes new methods and new solving strategies. First, we present many methods based on the optimisation of the function kruskal stress. The development of these methods shows important problems due to the necessity of the optimisation of no convex and no differentiable functions. Next, we propose an algorithm based on the two phases alternate iteration. The first one solves a no differentiable programmation problem by introducing an heuristic step proposed by. Kruskal. The second phase solves a regression problem. Then, we prove by using simulated annealing methods that we improve the numerate quality of solutions, we propose an efficace strategy to exit from situations of local optimates, and we find especially a way to solve elegantly past problems caused by the necessity to activate present mds algorithms from many initial configurations sufficiently distinct. Then, we suggest a new resolving strategy of mds problem with the creation of algorithm s. E. M. Scal. This igorithm applies the method s. E. M. (stochastique estimation, maximisation) by estimating the configuration matrix x with maximise the likelihood of observed dissimilarities
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Snyder, Jasmine. "The Role of Stress and Demographic Dissimilarity in the Employment Interview." Thesis, Hofstra University, 2013. http://pqdtopen.proquest.com/#viewpdf?dispub=3595493.
Анотація:
This study explored the impact demographic dissimilarity between an interviewer and a job candidate has on how the candidate is evaluated for a job. The interviewer's levels of race- and gender-based prejudice were examined as moderators of this relationship, while stress was examined as a mediator. Race and gender dissimilarity were manipulated by presenting participants with scripted videos of a job candidate responding to interview questions. Participants, who consisted of undergraduate students, were randomly assigned to evaluate a White male, a White female, an African-American male, or an African-American female job applicant. After a brief introductory clip of the candidate, participants reported how stressful they expected the task of evaluating the candidate to be and after watching the video of the interview evaluated the candidate for the job of Academic Advisor, and completed measures of prejudice.
While racial and gender dissimilarity to the job candidate did not directly affect how the candidate was evaluated for the job, results showed that racial and gender dissimilarity indirectly affected how the candidate was evaluated for the job through the mediator of stress and at different levels of race- and gender-based prejudice. Theoretical support for the impact of demographic dissimilarity on interview outcomes is provided and the practical implications of these findings are discussed. Suggestions for future areas of research are also presented.
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Selvan, A. D. Arul Nirai. "Highlighting dissimilarity in medical images using hierarchical clustering based segmentation (HCS)." Thesis, Sheffield Hallam University, 2007. http://shura.shu.ac.uk/20342/.
Анотація:
Tissue abnormality in a medical image is usually related to a dissimilar part of an otherwise homogeneous image. The dissimilarity may be subtle or strong depending on the medical modality and the type of abnormal tissue. Dissimilarity within an otherwise homogeneous area of an image may not always be due to tissue abnormality. It might be due to image noise or due to variability within the same tissue type. Given this situation it is almost impossible to design and implement a generic segmentation process that will consistently give a single appropriate solution under all conditions. Hence a dissimilarity highlighting process that yields a hierarchy of segmentation results is more useful. This would benefit from high level human interaction to select the appropriate image segmentation for a particular application, because one of the capabilities of the human vision process when visualising images is its ability to visualise them at different levels of details. The purpose of this thesis is to design and implement a segmentation procedure to resemble the capability of the human vision system's ability to generate multiple solutions of varying resolutions. To this end, the main objectives for this study were: (i) to design a segmentation process that would be unsupervised and completely data driven. (ii) to design a segmentation process that would automatically and consistently generate a hierarchy of segmentation results. In order to achieve these objectives a hierarchical clustering based segmentation (HCS) process was designed and implemented. The developed HCS process partitioned the images into their constituent regions at hierarchical levels of allowable dissimilarity between the different spatially adjacent or disjoint regions. At any particular level in the hierarchy the segmentation process clustered together all the pixels and/or regions that had dissimilarity among them which was less than or equal to the dissimilarity allowed for that level. The clustering process was designed in such a way that the merging of the clusters did not depend on the order in which the clusters were evaluated. The HCS process developed was used to process images of different medical modalities and the results obtained are summarised below: (i) It was successfully used to highlight hard to visualise stroke affected areas in T2 weighted MR images confirmed by the diffusion weighted scans of the same areas of the brain. (ii) It was used to highlight dissimilarities in the MRI, CT and ultrasound images and the results were validated by the radiologists. It processed medical image data and consistently produced a hierarchy of segmentation results but did not give a diagnosis. This was left for the experts to make use of the results and incorporate these with their own knowledge to arrive upon a diagnosis. Thus the process acts as an effective computer aided detection (CAD) tool. The unique features of the designed and implemented HCS process are: (i) The segmentation process is unsupervised, completely data driven and can be applied to any medical modality, with equal success, without any prior information about the image data(ii) The merging routines can evaluate and merge spatially adjacent and disjoint similar regions and consistently give a hierarchy of segmentation results. (iii) The designed merging process can yield crisp border delineation between the regions.
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Lyons, Sherrice Olithia. "The Effects of Cultural Dissimilarity on Employee Job Attitudes and Productivity." ScholarWorks, 2018. https://scholarworks.waldenu.edu/dissertations/5371.
Анотація:
Organizations in Jamaica have been impacted by globalization and the opportunities and challenges of cultural incompatibilities. Most previous studies on cultural incompatibilities have focused on the impact on expatriates leaving a gap in the literature with respect to the implications for host country nationals, and specifically Jamaicans. This quantitative study focused on employees of 2 companies in Jamaica, an energy company and a hospitality company. It examined cultural dissimilarity with respect to host country nationals and expatriates, and its effect on the productivity, job satisfaction, affective commitment, and normative commitment of these employees (N = 110). In addition to the above variables, the study also identified the role that gender, age, and tenure played in these relationships. Diversity theory, social exchange theory, homophily, and repulsion hypothesis formed the theoretical framework for this study, and multiple regression and correlation were utilized in the analysis of the data collected. The results of the study indicated correlation and predictive relationships between/among: culture and job satisfaction; age, gender, and experience in relation to job satisfaction; age, gender, and experience in relation to affective commitment; and culture, age, gender, and experience in relation to affective commitment. Social change implications for this study include the development of country-specific culture awareness training programs for both host country nationals and expatriates. It is further expected that the findings of this study will increase knowledge on the subject and help in the development of human resource management policies and procedures. These policies should aid in improved job attitudes and productivity for host country nationals.
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Aupetit, Sébastien. "Contributions aux Modèles de Markov Cachés : métaheuristiques d'apprentissage, nouveaux modèles et visualisation de dissimilarité." Phd thesis, Université François Rabelais - Tours, 2005. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00168392.
Анотація:
Dans ce travail de thèse, nous présentons plusieurs contributions visant à améliorer l'utilisation des modèles de Markov cachés (MMC) dans les systèmes d'intelligence artificielle. Nous nous sommes concentrés sur trois objectifs : l'amélioration de l'apprentissage de MMC, l'expérimentation d'un nouveau type de MMC et la visualisation de dissimilarité pour mieux comprendre les interactions entre MMC. Dans la première partie, nous proposons, évaluons et comparons plusieurs nouvelles applicationsde métaheuristiques biomimétiques classiques (les algorithmes génétiques, l'algorithme de fourmis artificielles API et l'optimisation par essaim particulaire) au problème de l'apprentissage de MMC. Dans la
deuxième partie, nous proposons un nouveau type de modèle de Markov caché, appelé modèle Markov caché à substitutions de symboles (MMCSS). Un MMCSS permet d'incorporer des connaissances a priori dans le processus d'apprentissage et de reconnaissance. Les premières expérimentations de ces modèles sur des images démontrent leur intérêt. Dans la troisième partie, nous proposons une nouvelle méthode de représentation de dissimilarité appelée matrice de scatterplots pseudo-euclidienne (MSPE), permettant de mieux comprendre les interactions entre des MMC. Cette MSPE est construite à partir
d'une technique que nous nommons analyse en composantes principales à noyau indéfini (ACPNI). Nous terminons par la présentation de la bibliothèque HMMTK, développée au cours de ce travail. Cette dernière intègre des mécanismes de parallélisation et les algorithmes développés au cours de la thèse.
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Simon-Gabriel, Carl-Johann [Verfasser], and Bernhard [Akademischer Betreuer] Schölkopf. "Distribution-Dissimilarities in Machine Learning / Carl-Johann Simon-Gabriel ; Betreuer: Bernhard Schölkopf." Tübingen : Universitätsbibliothek Tübingen, 2019. http://d-nb.info/1204930058/34.
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Simon-Gabriel, Carl-Johann Verfasser], and Bernhard [Akademischer Betreuer] [Schölkopf. "Distribution-Dissimilarities in Machine Learning / Carl-Johann Simon-Gabriel ; Betreuer: Bernhard Schölkopf." Tübingen : Universitätsbibliothek Tübingen, 2019. http://d-nb.info/1204930058/34.
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Nielsen, Brittany M. "Impact of ingroup identity, outgroup entitativity and value dissimilarity on vicarious retribution." Thesis, California State University, Long Beach, 2014. http://pqdtopen.proquest.com/#viewpdf?dispub=1527738.
Анотація:
Previous literature has found that individuals who are highly identified with their own ingroup and who perceive an outgroup as being more cohesive (viz., high in entitativity) will exhibit greater levels of vicarious retribution. Further studies have shown that an individual who perceives the outgroup as having dissimilar values to their own will engage in higher levels of direct aggression. The current study was the first to investigate value dissimilarity as a moderator in the relationship between both ingroup identification and outgroup entitativity on subsequent vicarious retribution. This study used a 3 (value dissimilarity: high, low, neutral/no information) x 2 (outgroup entitativity: high, low) between subjects design. Results indicated that among participants who had a strong reaction to the provocation, low value dissimilarity significantly lowered aggression thus serving to buffer the effect of provocation on subsequent vicarious retribution. Implications for reducing intergroup violence and vicarious retribution are discussed.
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Resare, Pontus. "Examining Handovers in a Telecommunications Network Using Markov Chains and Dissimilarity Matrices." Thesis, KTH, Matematisk statistik, 2018. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-229069.
Анотація:
A telecommunications network is divided into cells, which have radio properties to lessen interference. Users move between these cells with their equipment. If the equipment is actively used, it goes through a process called handover when it moves between cells, this creates sequences of visited cells. This thesis investigates these handovers and the corresponding sequences of visited cells. In this thesis there are two objectives related to the handovers between cells. The first is to determine if different types of sequences have different proportions of unwanted behaviour, the second is to develop a method to detect changes in the patterns of the handovers, between different time periods. For both objectives it is examined if the sequences of visited cells can be modelled as r-order Markov chains. For the first objective, it is examined if there are different proportions of unwanted behaviour for the r most recently visited cells, using a Markov chain approach. The sequences are also examined as a whole with a clustering method using dissimilarity matrices. For the second objective, it is first examined if it is possible to model the sequences of visited cells from different time periods as Markov chains and then perform a homogeneity test between them. After that it is examined if dissimilarity metrics could be used to detect changes between time periods, this is done using dissimilarity matrices. In the end it can be concluded that different types of sequences have different proportions of unwanted behaviour. Furthermore, it can be concluded that the approach of modelling the sequences as Markov chains in order to detect changes in handover behaviour between time periods, does not work. Finally, it is concluded that dissimilarity metrics could be used to detect changes between time periods, and additionally, some suitable dissimilarity metrics are presented.Ett telekommunikationsnätverk är uppdelat i celler, dessa har radioegenskaper som ska minska interferensen. Användare rör sig mellan cellerna med sin utrustning. Om utrustningen används aktivt, så kommer den gå igenom en process kallad handover när den rör sig mellan celler, och sekvenser av besökta celler skapas. Detta examensarbete undersöker dessa handovers och de motsvarande cellsekvenserna. I detta examensarbete finns det två mål relaterade till handover mellan celler. Det första målet är att bestämma om olika typer av cellsekvenser har olika proportioner av oönskat beteende, det andra målet är att skapa en metod som kan upptäcka skillnader i handovermönster mellan olika tidsperioder. För båda målen så undersöks det om cellsekvenserna kan modelleras som Markovkedjor av ordning r. För att uppnå det första målet, så undersöks det med hjälp av en Markovkedjemetod, om sekvenser med samma r första celler har samma proportion av oönskat beteende. Cellsekvenserna undersöks också i sin helhet genom att de klassificeras med hjälp av en olikhetsmatris. För att uppnå det andra målet, så undersöks det först om det är möjligt att modellera cellsekvenserna från olika tidsperioder som Markovkedjor för att sedan göra ett homogenitetstest dem emellan. Efter detta så undersöks det om olikhetsmått kan användas för att upptäcka skillnader mellan tidsperioder, detta görs med hjälp av olikhetsmatriser. I detta examensarbete så kan man konstatera att olika typer av sekvenser har olika proportioner av oönskat beteende. Dessutom så kan det konstateras att det inte fungerar att detektera skillnader i handovermönster genom att modellera cellsekvenserna som Markovkedjor och sedan göra homogenitetstest. Slutligen så kan det även konstateras att det fungerar att använda olikhetsmått för att upptäcka skillnader i handovermönster, dessutom så finns det förslag på några lämpliga olikhetsmått.
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健資, 谷岡, and Kensuke Tanioka. "Constrained analysis of asymmetric dissimilarity data by using both MDS and clustering." Thesis, https://doors.doshisha.ac.jp/opac/opac_link/bibid/BB12970687/?lang=0, 2016. https://doors.doshisha.ac.jp/opac/opac_link/bibid/BB12970687/?lang=0.
Анотація:
本論文は，非対称非類似度データに対するクラスタリング法と非対称多次元尺度構成法の同時分析法である制約付き非対称多次元尺度構成法に関する研究である．本手法の特徴として，対象間の非対称性を表現するモデルではなく，クラスター間の非対称性を表現するモデルであることが挙げられる．具体的には展開法やスライドベクターモデル，丘陵モデル，半径モデルに基づく制約付き非対称多次元尺度構成法を提案した．In this paper, we dealt with constrained analysis of asymmetric dissimilarity data by using MDS and clustering. As a feature of these methods, these models describe not asymmetric relations between objects but those between clusters based on various models. Concretely, we proposed four kinds of constrained asymmetric methods based on Unfolding, slide-vector model, hill-climbing model and radius model, respectively. In addition to that, relations between these methods are also shown based on these objective functions.
博士(文化情報学)
Doctor of Culture and Information Science
同志社大学
Doshisha University
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Weil, Shawn Aaron. "The impact of perceptual dissimilarity on the perception of foreign accented speech." The Ohio State University, 2003. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=osu1068481600.
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Snyman, Andries. "Service-learning and experiential learning as forms of experiential education : similarities and dissimilarities." Journal for New Generation Sciences, Vol 3, Issue 1: Central University of Technology, Free State, Bloemfontein, 2005. http://hdl.handle.net/11462/473.
Анотація:
Published ArticleIn 2003 is vier technikons genooi om deel te neem aan die "Community Higher Education Service Partnership" (CHESP) inisiatief van die "Joint Education Trust" (JET). Die doel is om diens-leer modules oor verskeie dissiplines heen te ontwikkel en op die wyse technikons meer effektief betrokke te kry by gemeenskapsontwikkeling en die kapasiteitsbou van gemeenskapsleiers, akademici en deelnemers uit die dienste sektor. Technikons neig om diens-leer te identifiseer met hulle praktyk van ervaringsleer. Die doel van die artikel is om die neiging aan te spreek deur te wys op die ooreenkomste en verskille tussen die twee vorme van leer, en wel op basis van Andrew Furco (1996) se analise van ervaringsonderwys. Hoewel daar sekere ooreenkomste tussen diens-leer en ervaringsleer bestaan, plaas die verskille hulle op twee onderskeie punte van Furco se kontinuum vir ervaringsonderwys. Met die oog op die suksesvolle implementering van diens-leer deur technikons is dit noodsaaklik dat akademici en rolspelers uit die gemeenskap hierdie ooreenkomste en verskille verstaan.
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Ekladious, George S. Eskander. "A dissimilarity representation approach to designing systems for signature verification and bio-cryptography." Mémoire, École de technologie supérieure, 2014. http://espace.etsmtl.ca/1326/1/EKLADIOUS_George_S._Eskander.pdf.
Анотація:
L’automatisation des processus légaux et financiers exige des transactions sécuritaires qui assurent l’authenticité, la confidentialité et l’intégrité de l’information. Cette thèse porte sur le développement de systèmes de vérification hors-ligne des signatures manuscrites (SVSM) dans le but de rehausser la sécurité des transactions. De plus, un système de bio-cryptographie est également proposé afin d’assurer la confidentialité et l’intégrité des transactions.
La conception des systèmes de vérification de signatures manuscrites représente un défi important étant donné la grande variabilité intra-classe et des similarités interclasses importantes. Les méthodes traditionnelles reposent sur une représentation de l’image de la signature dans des espaces de caractéristiques de grande dimension afin de capturer les invariants dans l’image de la signature. Dans un contexte d’applications bancaires, le nombre d’usagers (classes) devient très important ce qui implique des frontières de décision complexes. De plus, une quantité importante de signatures sont requises pour l’apprentissage ce qui est impraticable pour les applications réelles. À l’opposé, la conception des systèmes de bio-cryptographie représente un défi encore plus grand. En effet, les images de signatures manuscrites servent pour bloquer les clés cryptographiques, conséquemment l’usager utilise sa propre signature comme requête afin de récupérer sa clé. Les systèmes de bio-cryptographie imposent comme contrainte un très petit nombre de caractéristiques discriminantes. Enfin ces systèmes utilisent un décodeur qui utilise un mécanisme très simple de correction d’erreur, ce qui implique l’utilisation de règles de classification très simples.
Dans cette thèse, la conception des systèmes de vérification de signatures et de bio-cryptographie est basée sur l’utilisation des espaces de différences (DR, dissimilarity representation). Contrairement à l’utilisation des espaces de mesures, les approches basées sur les vecteurs de différences reposent sur la notion de mesure de proximité. Conséquemment, un problème de classification avec un grand nombre de classes devient un problème à deux classes dans l’espace des différences. Un avantage important est que le nombre de références devient très important avec une formulation dans l’espace des différences. Étant donné qu’un nombre important de caractéristiques est déjà disponible alors les espaces basées sur les différences sont faciles à construire. L’hypothèse formulée dans cette thèse est que les signatures d’un même scripteur sont semblables dans l’espace des caractéristiques ce qui se traduit par une projection proche de l’origine dans l’espace des différences. Conséquemment, les signatures de scripteurs différents sont projetées très loin de l’origine. Cette formulation du problème de vérification permet l’utilisation de classificateurs très simples basés sur des seuils de décision ce qui permet également la conception des systèmes de bio-cryptographie performants.
Le Chapitre 2 présente une approche pour l’optimisation des espaces DR qui permet une réduction importante de la dimensionnalité. Ces espaces optimisés sont également très discriminants ce qui permet l’utilisation de classificateurs très simples. Des espaces de caractéristiques de grande dimension sont transformés dans un espace intermédiaire composé d’un vecteur de différences mesurées deux à deux. Ensuite, une sélection de caractéristiques est effectuée en deux étapes par un algorithme de type Gentle Adaboost. La première étape consiste à définir un espace de représentation universel à partir d’une base de développement. Ensuite, une deuxième étape consiste à spécialiser l’espace de représentation pour chaque abonné au système de vérification. De plus, la représentation finale comprend une phase où la variabilité intra-classe est modélisée dans l’espace des différences et les prototypes les plus discriminants sont sélectionnés. Une contribution importante de l’approche proposée est que la conception des systèmes de bio-cryptographie et de vérification de signatures sont formulée de la même façon ce qui permet l’utilisation de simples classificateurs basés sur des seuils de décision dans l’espace des différences. Une preuve de concept est réalisée à partir de la base de signatures brésiliennes (PUCPR). Il résulte des espaces de représentation de très faible dimension (environ 20 caractéristiques) ce qui permet l’utilisation d’un seul prototype de référence par scripteur. Un taux d’erreur moyen de 7% est obtenu avec ce système, ce qui est compétitif avec les approches beaucoup plus complexes publiées dans la littérature.
Au chapitre 3, le problème de la conception des systèmes de vérification de signatures dans les espaces de différences est approfondi. La première version du système était performante, mais pas suffisamment sécuritaire. En effet, les prototypes de référence sont conservés en mémoire ce qui favorise une utilisation frauduleuse du système. Conséquemment, une nouvelle approche pour la conception de classificateurs dépendent du scripteur est proposée. Brièvement, la deuxième étape de traitement permet de revenir dans un espace de caractéristiques réduit ce qui favorise l’apprentissage d’un classificateur dans l’espace des mesures pour chaque scripteur. En conséquence, seul un classificateur est conservé en mémoire ce qui diminue les risques de fraudes pour les systèmes de vérification de signatures. Les résultats expérimentaux obtenus sur deux bases de signatures sont comparables à ceux publiés dans la littérature pour un classificateur beaucoup plus simple. Les performances moyennes obtenues sont de 5.38% et de 13.96% respectivement pour les bases PUCPR et GPDS.
Finalement, une première approche fonctionnelle et performance d’un système de bio-cryptographie basé sur les images de signatures manuscrites est présentée au Chapitre 4. Une méthode d’encapsulage de la clé cryptographique basée sur le Fuzzy Vault (FV) est détaillée dans ce chapitre. L’étape la plus importante et la plus innovante est la sélection de caractéristiques stables, discriminantes et adaptées pour le FV. La méthode de sélection de caractéristiques en deux étapes basée sur la représentation par différences et présentée au Chapitre 2 est reprise et adaptée pour la conception de systèmes de bio-cryptographie. De plus, une méthode originale pour la génération de points fantômes (chaff points) basée sur une mesure de variabilité dans l’espace des différences est également exposée. Une preuve de concept sur la base PUCPR montre un taux d’erreur moyen de 3% pour une valeur d’entropie de 45 bits. La méthode de génération de chaff points adaptative permet d’augmenter l’entropie du système à 69 bits avec la même performance.
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Aspiras, Olivia G. "Regulatory Fit of Social Comparison Information: Similarity versus Dissimilarity to Health Role Models." University of Toledo / OhioLINK, 2016. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=toledo1481120129818667.
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Barnett, Michael Antonio. "Intra-racial relations among blacks in the United States: dissimilarities, partnerships, and common identities." FIU Digital Commons, 1997. http://digitalcommons.fiu.edu/etd/1400.
Анотація:
In the wake of a steadily increasing diversity in ethnicity among Blacks in the United States, efforts need to be made to analyze and understand the dynamics of the relations among the various Black ethnic groups in the United States. This thesis explores the present state of relations among these groups by utilizing an extensive literature review on the topic in conjunction with in-depth interviews. What is of particular interest here are the differing and similar intergroup perspectives on self-identity, as well as any cultural similarities and dissimilarities that exist. We find that the cultural dissimilarities create barriers to harmonious relations among the groups, while particular ideologies such as Pan-Africanism and Black nationalism provide the basis for strong unified fronts and partnerships for those who embrace them.
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Baudrier, Etienne Ruan Su. "Comparaison d'images binaires reposant sur une mesure locale des dissimilarités Application à la classification /." Reims : S.C.D. de l'Université, 2005. http://scdurca.univ-reims.fr/exl-doc/GED00000305.pdf.
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Nimpfer, John Adam. "The Self-Evaluation Maintenance Model as a Moderator of Similarity-Attraction Vs Dissimilarity-Repulsion." W&M ScholarWorks, 1997. https://scholarworks.wm.edu/etd/1539626145.
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Pegg, Samantha. "Child on child killing : societal and legal similarities and dissimilarities, 1840-1890 and 1950-2000." Thesis, Nottingham Trent University, 2007. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.441453.
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Bouthillon, Marine. "Dispositif de discrimination entre des micro-organismes et leur environnement pour une détection précoce." Thesis, Strasbourg, 2016. http://www.theses.fr/2016STRAD005.
Анотація:
Cette thèse consiste en la conception d'un système d'acquisition et d'un algorithme de traitement d'image. Le but de ce travail est la détection de contaminants dans un contexte de contrôle qualité, particulièrement dans l'industrie pharmaceutique. Les contaminants sont des colonies de micro-organismes se développant sur membrane micro-poreuse. Nous avons choisi d'utiliser la mesure tridimensionnelle de surface pour réaliser l'acquisition des données, ce qui n'a jamais été fait pour des données micro-biologiques. Notre apport a de plus consisté à remplacer l'éclairage laser généralement utilisé par un dispositif à LED permettant de réduire le bruit dans les données. Cela permet de diminuer la durée d'incubation des tests de 14 jours à moins de 5. Concernant l'algorithme, nous avons analysé les données de hauteur en combinant une méthode de détection de données aberrantes et un séparateur à vaste marge. La difficulté de la détection réside dans la variété des signaux correspondant aux colonies, et également dans la présence d'artefacts semblables aux colonies. Nous sommes capables de détecter correctement la présence ou l'absence de contaminants dans 98% des casAn acquisition system and its algorithm are designed. Their purpose is contaminants detection as quality control in pharmaceutical industry. Contaminants are colonies of micro-organisms growing on micro-porous membrane. We use 3D surface measurement, which has never been done in a microbiological context. In addition, our contribution is to use an LED based lighting instead of a laser. It leads to an important noise reduction. It allows to decrease micro-organisms incubation period from 14 days in current method to 5 days or less. The height map from the system are processed with an outlier detection method combined to a support vector machine. Colonies show varying and various signals, and artifacts are present in the data. Nevertheless, we have been able to detect with success the presence or absence of contaminants with a rate of 98%
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Oosterhof, Atze. "Better together antecedents and consequences of perceived expertise dissimilarity and perceived expertise complementarity in teams /." [S.l. : [Groningen : s.n.] ; University Library Groningen] [Host], 2008. http://irs.ub.rug.nl/ppn/.
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Ortín, Nadal Anna Pilar. "Mental activity in Descartes' causal-semantic model of sensory perception." Thesis, University of Edinburgh, 2018. http://hdl.handle.net/1842/31538.
Анотація:
The aim of this thesis is to defend a reading of Descartes' theory of sensory perception in which, against a widespread interpretation, the mind is not a passive receiver of inputs from the environment, but an active decoder of neural information that contributes to the representational content of ideas. I call this the 'mental activity thesis' and, in the overall picture, I identify it as one of the philosophical implications of the seventeenth-century scientific revolution. Within Descartes' dualism, to offer a theory of sensory perception amounts to describing the interplay between the natural world, the brain, and the mind. Given his mechanistic, micro-corpuscular conception of matter, Descartes developed detailed physiological descriptions of the interaction between external objects and the brain. He envisaged it as an isomorphic relation in which the characteristics of objects are transmitted through the nerves to the brain as patterns of geometrically reduced properties. This process is often read as culminating with the mind being passively affected by a corporeal isomorph. Descartes' doctrine becomes elusive in its mental phase, but the passivity reading, so I contend, remains inadequate. I argue for the mental activity thesis through four claims. First, I subscribe the known view that Descartes is concerned about a version of the mind-body problem that is not equivalent to the problem of substance interaction. It is rather a problem of dissimilarity between mental representations and mechanistic explanations. The question is how the qualitative character of sensory experiences can arise from the quantitative notions of physical science. As a way of emphasising the weight that the problem of dissimilarity has for Descartes' philosophical decisions, I show that it motivates a metaphysically interesting distinction between types of causes for the case of brain-mind interaction. Second, I defend the position that, despite not holding a perfectly unambiguous doctrine, Descartes' introduction of natural signs is the closest that he got to formulating a full-fledged theory of sensory perception. The appeal to natural signs has been normally deemed as metaphorical in the literature. I argue that, on the contrary, it is possible to reconstruct a causal story for brain-mind interaction along the lines of a semantic model based on Descartes' identification of neural events with natural signs. A causal-semantic model emerges as a charitable, plausible reading that reveals the mind as an active interpreter. Third, in light of the mental activity thesis, I read Descartes' late appeal to the innateness of all ideas (notably in the Comments on a Certain Broadsheet) as a strategy to account for a type of representational content needed for sensory ideas that, while produced by the mind, is different from that of his paradigmatic innate ideas. I assist Descartes in exploring how the category of innateness captures mental activity within a causal-semantic theory. Fourth, in the course of this argumentation, and for further support, I address the role of the distinction between primary and secondary qualities in Descartes' theory. I tackle a pervasive objection stemming from his alleged association of the perception of primary qualities with the intellect. By reassessing Descartes' views on mental activity, this interpretation aims at a lucid description of sensory perception that goes beyond the rigid rationalism that is often credited to him.
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Ohmer, Whitney S. "Generational Differences in the Workplace: How Does Dissimilarity Affect the Different Generations in Relation to Work Teams?" Xavier University / OhioLINK, 2014. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=xavier1421852575.
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Buchta, Christian, Martin Kober, Ingo Feinerer, and Kurt Hornik. "Spherical k-Means Clustering." American Statistical Association, 2012. http://epub.wu.ac.at/4000/1/paper.pdf.
Анотація:
Clustering text documents is a fundamental task in modern data analysis, requiring
approaches which perform well both in terms of solution quality and computational efficiency. Spherical k-means clustering is one approach to address both issues, employing
cosine dissimilarities to perform prototype-based partitioning of term weight representations
of the documents.
This paper presents the theory underlying the standard spherical k-means problem
and suitable extensions, and introduces the R extension package skmeans which provides
a computational environment for spherical k-means clustering featuring several solvers:
a fixed-point and genetic algorithm, and interfaces to two external solvers (CLUTO and
Gmeans). Performance of these solvers is investigated by means of a large scale benchmark
experiment. (authors' abstract)
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Coombes, Caitlin E. "Validation of clustering solutions for clinical data through biologically meaningful simulations and mixed-distance dissimilarity methods." The Ohio State University, 2020. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=osu1584957936561871.