Une analyse par matrices aléatoires du clustering en ligne : comprendre l'impact des limitations en mémoire

International audienceCet article présente une analyse par matrices aléatoires du clustering sur des flux de données. En supposant que, du fait de limitations mémoire, l'on a accès qu'à un petit nombre de données, la matrice de Gram ne peut être calculée que partiellement. Dans un contexte où les données sont de grande dimension, on étudie sa distribution spectrale limite et ses valeurs et vecteurs propres isolés. Puis, on précise comment ces résultats permettent de réaliser un clustering spectral en ligne avec des garanties de performance théoriques. Des applications au clustering d'images confirment nos résultats