Partitionnement de donnéesvignette|upright=1.2|Exemple de clustering hiérarchique. Le partitionnement de données (ou data clustering en anglais) est une méthode en analyse des données. Elle vise à diviser un ensemble de données en différents « paquets » homogènes, en ce sens que les données de chaque sous-ensemble partagent des caractéristiques communes, qui correspondent le plus souvent à des critères de proximité (similarité informatique) que l'on définit en introduisant des mesures et classes de distance entre objets.
3D scanning3D scanner is the process of analyzing a real-world object or environment to collect three dimensional data of its shape and possibly its appearance (e.g. color). The collected data can then be used to construct digital 3D models. A 3D scanner can be based on many different technologies, each with its own limitations, advantages and costs. Many limitations in the kind of objects that can be digitised are still present. For example, optical technology may encounter many difficulties with dark, shiny, reflective or transparent objects.
Point in polygonIn computational geometry, the point-in-polygon (PIP) problem asks whether a given point in the plane lies inside, outside, or on the boundary of a polygon. It is a special case of point location problems and finds applications in areas that deal with processing geometrical data, such as computer graphics, computer vision, geographic information systems (GIS), motion planning, and computer-aided design (CAD). An early description of the problem in computer graphics shows two common approaches (ray casting and angle summation) in use as early as 1974.
Nuage de points (géométrie)vignette|droite|Le château de Monmouth, représenté sous forme de nuée de points non maillés|388x388px Un nuage de points est un ensemble de points de données dans un système de coordonnées à trois dimensions. Ces points se définissent en général par les coordonnées x, y et z et servent souvent à représenter la façade d'un objet. Un numériseur balaie une surface extérieure dans ses trois dimensions pour en générer un nuage. Ses faisceaux prennent des mesures à un grand nombre de points d'une façon automatique pour produire le nuage sous forme de fichier de données.
Disque de PoincaréEn géométrie, le disque de Poincaré (appelé aussi représentation conforme) est un modèle du plan hyperbolique, ou plus généralement de la géométrie hyperbolique à n dimensions, où les points sont situés dans la boule unité ouverte de dimension n et les droites sont soit des arcs de cercles contenus dans cette boule et orthogonaux à sa frontière, soit des diamètres de la boule. En plus du modèle de Klein et du demi-plan de Poincaré, il a été proposé par Eugenio Beltrami pour démontrer que la consistance de la géométrie hyperbolique était équivalente à la consistance de la géométrie euclidienne.
Demi-plan de PoincaréLe demi-plan de Poincaré est un sous-ensemble des nombres complexes. Il a permis au mathématicien français Henri Poincaré d'éclairer les travaux du Russe Nikolaï Lobatchevski. Le demi-plan de Poincaré est formé par les nombres complexes de partie imaginaire strictement positive. Il fournit un exemple de géométrie non euclidienne, plus précisément de géométrie hyperbolique. On considère le demi-plan supérieur : On munit le demi-plan supérieur de la métrique : Cette métrique possède une courbure scalaire constante négative : On se ramène usuellement au cas d'une courbure unité, c’est-à-dire qu'on choisit : a = 1 pour simplifier les équations.
Polygon partitionIn geometry, a partition of a polygon is a set of primitive units (e.g. squares), which do not overlap and whose union equals the polygon. A polygon partition problem is a problem of finding a partition which is minimal in some sense, for example a partition with a smallest number of units or with units of smallest total side-length. Polygon partitioning is an important class of problems in computational geometry. There are many different polygon partition problems, depending on the type of polygon being partitioned and on the types of units allowed in the partition.
Affine shape adaptationAffine shape adaptation is a methodology for iteratively adapting the shape of the smoothing kernels in an affine group of smoothing kernels to the local image structure in neighbourhood region of a specific image point. Equivalently, affine shape adaptation can be accomplished by iteratively warping a local image patch with affine transformations while applying a rotationally symmetric filter to the warped image patches. Provided that this iterative process converges, the resulting fixed point will be affine invariant.
DBSCANDBSCAN (density-based spatial clustering of applications with noise) est un algorithme de partitionnement de données proposé en 1996 par Martin Ester, Hans-Peter Kriegel, Jörg Sander et Xiaowei Xu. Il s'agit d'un algorithme fondé sur la densité dans la mesure qui s’appuie sur la densité estimée des clusters pour effectuer le partitionnement. thumb|400px|Les points A sont les points déjà dans le cluster. Les points B et C sont atteignables depuis A et appartiennent donc au même cluster.
TeradataTeradata Corporation est une entreprise technologique spécialisée dans les logiciels d'analyse de bases de données et de Big Data, ainsi que le conseil stratégique en informatique. La société a été fondée en 1979 à Brentwood, en Californie, sur la base d'une collaboration entre des chercheurs de Caltech et de Citibank Advanced Technology Group, et son siège social se trouve à San Diego, en Californie. Teradata développe des logiciels d'entreprise pour les bases de données et l'analyse de données et les propose sous forme d'abonnement.
