Co-clustering de données mixtes à base des modèles de mélange

Résumé : La classification croisée (co-clustering) est une technique non super-visée qui permet d'extraire la structure sous-jacente existante entre les lignes et les colonnes d'une table de données sous forme de blocs. Plusieurs approches ont été étudiées et ont démontré leur capacité à extraire ce type de structure dans une table de données continues, binaires ou de contingence. Cependant, peu de travaux ont traité le co-clustering des tables de données mixtes. Dans cet article, nous étendons l'utilisation du co-clustering par modèles à blocs latents au cas des données mixtes (variables continues et variables binaires). Nous évaluons l'efficacité de cette extension sur des données simulées et nous discutons ses limites potentielles.
Type de document :
Communication dans un congrès
Fabien Gandon; Gilles Bisson. Conférence Internationale Francophone sur l'Extraction et gestion des connaissances (EGC 2017), Jan 2017, Grenoble, France. Revue des Nouvelles Technologies de l'Information, RNTI-E-33, pp.141-152, 2017, Actes de la 17ème Conférence Internationale Francophone sur l'Extraction et gestion des connaissances (EGC'2017). 〈http://editions-rnti.fr/?inprocid=1002276〉
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Contributeur : Fabrice Rossi <>
Soumis le : jeudi 16 février 2017 - 15:20:33
Dernière modification le : vendredi 24 février 2017 - 01:08:48
Document(s) archivé(s) le : mercredi 17 mai 2017 - 19:52:18

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Aichetou Bouchareb, Marc Boullé, Fabrice Rossi. Co-clustering de données mixtes à base des modèles de mélange. Fabien Gandon; Gilles Bisson. Conférence Internationale Francophone sur l'Extraction et gestion des connaissances (EGC 2017), Jan 2017, Grenoble, France. Revue des Nouvelles Technologies de l'Information, RNTI-E-33, pp.141-152, 2017, Actes de la 17ème Conférence Internationale Francophone sur l'Extraction et gestion des connaissances (EGC'2017). 〈http://editions-rnti.fr/?inprocid=1002276〉. 〈hal-01469546〉

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