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Unifying Data Units and Models in Statistics: ...
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Document type :
Autre communication scientifique (congrès sans actes - poster - séminaire...): Communication dans un congrès sans actes
Link :
https://lilloa.univ-lille.fr/handle/20.500.12210/29217
Title :
Unifying Data Units and Models in Statistics: Focus on (Co-)Clustering
Author(s) :
Biernacki, Christophe [Auteur] refId
Lourme, Alexandre [Auteur]
Conference title :
Workshop on Model-based Clustering and Classification (MBC2)
City :
Catania
Country :
Italie
Start date of the conference :
2016-09-05
Publication date :
2016-09-05
HAL domain(s) :
Statistiques [stat]/Méthodologie [stat.ME]
English abstract : [en]
In this talk, we highlight that it is possible to embed data unit selection into a classical model selection principle. We introduce the problem in a regression context before to focus on the model-based clustering and ...
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In this talk, we highlight that it is possible to embed data unit selection into a classical model selection principle. We introduce the problem in a regression context before to focus on the model-based clustering and co-clustering context, for data of different kinds (continuous, categorical).Show less >
Language :
Anglais
Audience :
Internationale
Popular science :
Non
Collections :
  • METRICS : Evaluation des technologies de santé et des pratiques médicales - ULR 2694
Submission date :
2020-06-08T14:10:28Z
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