Zobrazeno 1 - 10
of 10
pro vyhledávání: '"Jouvin, Nicolas"'
Autor:
Côme, Etienne, Jouvin, Nicolas
The greed package implements the general and flexible framework of arXiv:2002.11577 for model-based clustering in the R language. Based on the direct maximization of the exact Integrated Classification Likelihood with respect to the partition, it all
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2204.14063
High-dimensional data clustering has become and remains a challenging task for modern statistics and machine learning, with a wide range of applications. We consider in this work the powerful discriminative latent mixture model, and we extend it to t
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2012.04620
Finding a set of nested partitions of a dataset is useful to uncover relevant structure at different scales, and is often dealt with a data-dependent methodology. In this paper, we introduce a general two-step methodology for model-based hierarchical
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2002.11577
Autor:
Jouvin, Nicolas, Latouche, Pierre, Bouveyron, Charles, Bataillon, Guillaume, Livartowski, Alain
Count data is becoming more and more ubiquitous in a wide range of applications, with datasets growing both in size and in dimension. In this context, an increasing amount of work is dedicated to the construction of statistical models directly accoun
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1909.00721
Autor:
Jouvin, Nicolas
This thesis proposes three original contributions for the clustering of particular types of data: multivariate continuous and count data, and also networks. First, a new algorithm for the clustering of high-dimensional count data is described, showin
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od_______166::c37c8956ea4e835cac9f6fc2751c6883
https://theses.hal.science/tel-03795829
https://theses.hal.science/tel-03795829
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Jouvin, Nicolas, Latouche, Pierre, Bouveyron, Charles, Bataillon, Guillaume, Livartowski, Alain
31 pages, 10 figures; Count data is becoming more and more ubiquitous in a wide range of applications, with datasets growing both in size and in dimension. In this context, an increasing amount of work is dedicated to the construction of statistical
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______1398::790e655798f15430f792935fb53002b5
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02278224
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02278224
Autor:
Jouvin, Nicolas, Latouche, Pierre, Bouveyron, Charles, Bataillon, Guillaume, Livartowski, Alain
Publikováno v:
Computational Statistics; 2021, Vol. 36 Issue 1, p1-33, 33p
