Comptes Rendus
Algorithmes et outils informatiques
On the Christoffel function and classification in data analysis
Jean B. Lasserre1
1 LAAS-CNRS and Institute of Mathematics, BP 54200, 7 Avenue du Colonel Roche, 31031 Toulouse cédex 4, France
Comptes Rendus. Mathématique, Volume 360 (2022), pp. 919-928.

Nous montrons que la fonction de Christoffel empirique associée à un échantillon fini de points peut fournir un outil simple pour la classification supervisée en analyse de données, avec de bonnes propriétés de généralisation.

We show that the empirical Christoffel function associated with a cloud of finitely many points sampled from a distribution, can provide a simple tool for supervised classification in data analysis, with good generalization properties.

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Publié le :
DOI : 10.5802/crmath.358
Classification : 41A30, 42C05, 47B32, 68T09, 94A16
Jean B. Lasserre 1

1 LAAS-CNRS and Institute of Mathematics, BP 54200, 7 Avenue du Colonel Roche, 31031 Toulouse cédex 4, France
Licence : CC-BY 4.0
Droits d'auteur : Les auteurs conservent leurs droits 
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[1] Steven L. Brunton; J. Nathan Kutz Data-Driven Science and Engineering: Machine Learning, Dynamical Systems, and Control, Cambridge University Press, 2019

[2] Jean Bernard Lasserre; Edouard Pauwels Sorting out typicality via the inverse moment matrix SOS polynomial, Advances in Neural Information Processing Systems (2016), pp. 190-198

[3] Jean Bernard Lasserre; Edouard Pauwels The empirical Christoffel function with applications in data analysis, Adv. Comput. Math., Volume 45 (2019) no. 3, pp. 1439-1468

[4] Jean Bernard Lasserre; Edouard Pauwels; Mihai Putinar The Christoffel–Darboux Kernel for Data Analysis, Cambridge Monographs on Applied and Computational Mathematics, 38, Cambridge University Press, 2022 | Zbl

[5] Swann Marx; Edouard Pauwels; Tillmann Weisser; Didier Henrion; Jean Bernard Lasserre Semi-algebraic approximation using Christoffel–Darboux kernel, Constr. Approx., Volume 54 (2021) no. 3, pp. 391-429

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