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Communication dans un congrès

Unifying Data Units and Models in Statistics: Focus on (Co-)Clustering

Christophe Biernacki 1, 2 Alexandre Lourme 3
2 MODAL - MOdel for Data Analysis and Learning
Inria Lille - Nord Europe, LPP - Laboratoire Paul Painlevé - UMR 8524, METRICS - Evaluation des technologies de santé et des pratiques médicales - ULR 2694, Polytech Lille - École polytechnique universitaire de Lille, Université de Lille, Sciences et Technologies
Abstract : In this talk, we highlight that it is possible to embed data unit selection into a classical model selection principle. We introduce the problem in a regression context before to focus on the model-based clustering and co-clustering context, for data of different kinds (continuous, categorical).
Type de document :
Communication dans un congrès
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01420657
Contributeur : Christophe Biernacki <>
Soumis le : jeudi 22 décembre 2016 - 15:05:27
Dernière modification le : vendredi 27 novembre 2020 - 14:18:02

Identifiants

  • HAL Id : hal-01420657, version 1

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Citation

Christophe Biernacki, Alexandre Lourme. Unifying Data Units and Models in Statistics: Focus on (Co-)Clustering. Workshop on Model-based Clustering and Classification (MBC2), Sep 2016, Catania, Italy. ⟨hal-01420657⟩

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