Co-clustering: A versatile way to perform ...
Document type :
Communication dans un congrès avec actes
Title :
Co-clustering: A versatile way to perform clustering in high dimension
Author(s) :
Keribin, Christine [Auteur]
Model selection in statistical learning [SELECT]
Laboratoire de Mathématiques d'Orsay [LMO]
Biernacki, Christophe [Auteur]
MOdel for Data Analysis and Learning [MODAL]
Model selection in statistical learning [SELECT]
Laboratoire de Mathématiques d'Orsay [LMO]
Biernacki, Christophe [Auteur]
MOdel for Data Analysis and Learning [MODAL]
Conference title :
The 11th International Conference of the ERCIM WG on Computational and Methodological Statistics (CMStatistics 2018)
City :
Pise
Country :
Italie
Start date of the conference :
2018-12-14
HAL domain(s) :
Statistiques [stat]/Méthodologie [stat.ME]
Language :
Anglais
Peer reviewed article :
Oui
Audience :
Internationale
Popular science :
Non
Collections :
Source :