Autour des problématiques du clustering

May 14, 2018 · Rennes, France

Le 14 mai prochain, nous accueillerons Matthieu Marbach, enseignant chercheur à l'ENSAI, qui nous parlera de sélection de variables et multiples partitions.

Résumé :
La sélection de variables en classification non supervisée a un double objectif: améliorer la qualité de l’inférence et favoriser l’interprétation des classes, en mettant en évidence le sous-ensemble de variables discriminantes. Cependant, cette sélection n'est pas aisée du fait que la partition n'est pas observée.
Je montrerai comment ce problème de choix de modèle peut être traité dans le cadre des modèles de mélange. J’illustrerai cette méthode sur une problématique de génétique des populations traitée avec le package R VarSelLCM. Enfin, je montrerai comment étendre cette approche dans un cadre plus général de clustering qui autorise plusieurs partitions parmi les observations.
Ces travaux sont issus de collaboration avec Mohammed Sedki (Université de Paris-Sud) et Vincent Vandewalle (Université de Lille 2 et Inria Lille).

Bio:
Je suis enseignant-chercheur à l'Ensai de Rennes depuis septembre 2017.
Je travaille principalement sur les problématiques de clustering à base de modèles de mélange.

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  • Meetup Machine Learning Rennes

    Ce groupe cherche à créer un espace d'échange sur la commune de Rennes et ses alentours autour de la data science, le big data et le machine learning, par l'alternance d'interventions générales, sur des concepts et idées principales de la discipline, et applicatives, par la présentation de cas réels. Les intervenants auront des profils d'universitaires, d'entrepreneurs ou plus techniques comme des data scientists ou des data engineers et s'attacheront à présenter les derniers algorithmes en vogue, leurs de

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