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RNTI

MODULAD
Co-clustering de données mixtes à base des modèles de mélange
In EGC 2017, vol. RNTI-E-33, pp.141-152
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.