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Date(s) - 16 décembre 2010

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$Ce\; travail\; est\; une\; extension\; des\; travaux\; de\; C.\; Maugis\; et\; B.\; Michel\; en\; classification\; non\; supervisée.\; Leur\; technique\; repose\; sur\; des\; mélanges\; de\; gaussiennes\; et\; de\; la\; sélection\; de\; modèle\; et\; permet\; d’obtenir\; des\; résultats\; en\; terme\; d’estimation\; de\; densité.\; Après\; un\; exposé\; de\; ces\; résultats,\; je\; montrerai\; comment\; étendre\; ces\; idées\; aux\; cas\; où\; une\; covariable,\; par\; exemple\; la\; position,\; entre\; en\; jeu.\; Ce\; travail\; a\; été\; motivé\; par\; une\; application\; à\; la\; segmentation\; d’images\; hyperspectrales\; qui\; servira\; de\; fil\; rouge\; tout\; au\; long\; de\; l’exposé.$