Paquet R pour l'estimation d'un mélange de lois de Student multivariées à échelles multiples

Alexis Arnaud (1) , Florence Forbes (1) , Benjamin Lemasson (2) , Emmanuel Barbier (2)

1 MISTIS - Modelling and Inference of Complex and Structured Stochastic Systems
2 NeuroImagerie Fonctionnelle et Perfusion Cérébrale

L'utilisation d'un modèle de mélange de lois est une approche statistique classique en classification non-supervisée. Un mélange fréquemment utilisé pour sa simplicité est le mélange gaussien. Cependant, un tel modèle est sensible aux données atypiques. Pour remédier à cela, nous présentons ici le mélange de lois de Student multivariées à échelles multiples, que nous sommes en train d'incorporer au sein d'un paquet R. Ces lois peuvent gérer des queues de lourdeurs différentes selon les directions alors que les lois gaussiennes et les lois de Student multivariées standards sont contraintes à être symétriques.

Mots clés: modèle de mélange; Distribution de Student multivariée à échelles multiples; classication non supervisée; algorithme EM

Domaines: Langage de programmation [cs.PL]; Applications [stat.AP]

Alexis Arnaud, Florence Forbes, Benjamin Lemasson, Emmanuel Barbier. Paquet R pour l'estimation d'un mélange de lois de Student multivariées à échelles multiples. Quatrièmes Rencontres R, Jun 2015, Grenoble, France. ⟨hal-01253593⟩