Orateur
Dr
Mohamed Sedki
(Université Paris-Sud)
Description
Les méthodes de clustering ne sont pas en reste quand il s'agît de regrouper des données de grande dimension.
L'échec dû à la grande dimension a incité la communauté des statisticiens à développer des procédures de sélection
de variables contenant l'information discriminante. Une grande partie de ces techniques sont mises à disposition
sous forme de packages R. Cette présentation est une tentative de revue à travers des exemples,
des packages R consacrés à la sélection de modèle en clustering par les modèles de mélange en
priorité et aux méthodes basées sur la transformation des variables dans un second temps si le temps
le permet.
Auteur principal
Dr
Mohamed Sedki
(Université Paris-Sud)
