Pénalisation l 1 pour un mélange de lois de von Mises-Fisher
Résumé
Les mélanges de lois de von Mises-Fisher permettent de construire des classifications (non supervisées) de données sur la sphère unité. Ces mélanges sont bien adaptés aux données directionnelles de grande dimension comme les textes. Pour améliorer la qualité des classes et leur interprétabilité, nous proposons dans cet article de pénaliser la vraisemblance par un terme l 1 , ce qui conduit à des centroïdes parcimonieux. Nous dérivons un algorithme EM pour ce modèle et nous illustrons l'intérêt de notre approche sur un jeu de données réelles. Mots-clés. Mélanges de lois de von Mises-Fisher, pénalisation l 1 , données de grande dimension.
Domaines
Statistiques [math.ST]
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)