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pro vyhledávání: '"Données mixtes"'
Publikováno v:
JDS 2022-53èmes Journées de Statistique de la Société Française de Statistique (SFdS)
JDS 2022-53èmes Journées de Statistique de la Société Française de Statistique (SFdS), Jun 2022, Lyon, France
JDS 2022-53èmes Journées de Statistique de la Société Française de Statistique (SFdS), Jun 2022, Lyon, France
International audience; High-dimensional data may often contain both numerical and categorical features, and in some cases features may be available as natural groups (repeated measurements, categories of features, ...). Clustering this kind of data
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od_______165::c3199ed7824ccaa4a3e277730424a801
https://hal.science/hal-03839521/document
https://hal.science/hal-03839521/document
Publikováno v:
JdS2019-51es Journées de Statistique de la Société Française de Statistique
JdS2019-51es Journées de Statistique de la Société Française de Statistique, Société Française de Statistique, Jun 2019, Vandœuvre-lès-Nancy, France
JdS2019-51es Journées de Statistique de la Société Française de Statistique, Société Française de Statistique, Jun 2019, Vandœuvre-lès-Nancy, France
Accounting for more and more data complicates increasingly their analysis. This complexity results in variables of various types, the presence of missing data, and a large number of variables and / or observations. The application of statistical meth
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::c3d72127b5cfbdaa33bf76d105039428
https://hal-agrocampus-ouest.archives-ouvertes.fr/hal-02355840/file/Husson-com_JDS_2019.pdf
https://hal-agrocampus-ouest.archives-ouvertes.fr/hal-02355840/file/Husson-com_JDS_2019.pdf
Autor:
Bouchareb, Aichetou
Publikováno v:
Mathematics [math]. Université Paris 1 Panthéon-La Sorbonne, 2018. English
Co-clustering is a class of unsupervised data analysis techniques aiming at extracting the underlying dependency structure between the rows and columns of a data table in the form of homogeneous blocks, known as co-clusters. These techniques can be d
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::e7155d07a6c963e37d2b7cc66913929f
https://hal.archives-ouvertes.fr/tel-01979698
https://hal.archives-ouvertes.fr/tel-01979698
Analyse exploratoire par classification croisée individus x variables selon une approche régularisée
Autor:
Bouchareb, Aichetou
Publikováno v:
Mathematics [math]. Université Paris 1 Panthéon-La Sorbonne, 2018. English
Co-clustering is a class of unsupervised data analysis techniques aiming at extracting the underlying dependency structure between the rows and columns of a data table in the form of homogeneous blocks, known as co-clusters. These techniques can be d
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______2592::e7155d07a6c963e37d2b7cc66913929f
https://hal.archives-ouvertes.fr/tel-01979698
https://hal.archives-ouvertes.fr/tel-01979698
Autor:
Audigier, Vincent
Cette thèse est centrée sur le développement de nouvelles méthodes d'imputation multiples, basées sur des techniques d'analyse factorielle. L'étude des méthodes factorielles, ici en tant que méthodes d'imputation, offre de grandes perspective
Externí odkaz:
http://www.theses.fr/2015NSARG015/document
Autor:
Audigier, Vincent
Publikováno v:
Analyse numérique [math.NA]. Agrocampus Ouest, 2015. Français. ⟨NNT : 2015NSARG015⟩
This thesis proposes new multiple imputation methods that are based on principal component methods, which were initially used for exploratory analysis and visualisation of continuous, categorical and mixed multidimensional data. The study of principa
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od_______212::37555c6da07ed4f5d4609a47ed41f66b
https://pastel.archives-ouvertes.fr/tel-01336206
https://pastel.archives-ouvertes.fr/tel-01336206
Autor:
Labenne, Amaury
L’objectif de cette thèse est de développer et de proposer de nouvellesméthodes de réduction de dimension pour la construction d’indicateurs composites dequalité de vie à l’échelle communale. La méthodologie statistique développée met
Externí odkaz:
http://www.theses.fr/2015BORD0239/document
Publikováno v:
3èmes Rencontres R
3èmes Rencontres R, Jun 2014, Montpellier, France
3èmes Rencontres R, Jun 2014, Montpellier, France
National audience; L'analyse et la mesure de la qualité de vie peuvent se faire via deux approches différentes et complémentaires. La première est tournée vers l'analyse des niveaux de satisfaction de la vie à l'aide d'enquêtes auprès des ind
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::223750167aa202da5203d148ae4e493d
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01102815/file/Soumission_3eme_RR_Amaury_Labenne.pdf
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01102815/file/Soumission_3eme_RR_Amaury_Labenne.pdf
46e Journées de Statistique (Rennes, du 2 au 6 juin 2014 ); Nous proposons un modèle de mélange de copules gaussiennes pour la classification non supervisée de données mixtes. Les marginales de chaque composante sont des distributions standard,
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::0f5da0be1ce4fa0e90794533540fcbb6
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00940613/file/copules_SFDS14_Rennes.pdf
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00940613/file/copules_SFDS14_Rennes.pdf
Autor:
Marbac-Lourdelle, Matthieu
Publikováno v:
Statistics [math.ST]. université lille 1, 2014. English. ⟨NNT : ⟩
Statistics [math.ST]. université lille 1, 2014. English
Statistics [math.ST]. université lille 1, 2014. English
RESUME :This work is our contribution to the cluster analysis of categorical and mixed data. The methods proposed in this manuscript modelize the data distribution in a probabilistic framework. When the data are categorical or mixed, the classical mo
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::febe4d496e2a3a4dd1dc9fb603222c1e
https://theses.hal.science/tel-01076418
https://theses.hal.science/tel-01076418