Rankcluster: An R package for clustering multivariate partial rankings

Julien Jacques 1, 2 Quentin Grimonprez 2 Christophe Biernacki 1, 2
2 MODAL - MOdel for Data Analysis and Learning
Inria Lille - Nord Europe, LPP - Laboratoire Paul Painlevé - UMR 8524, CERIM - Santé publique : épidémiologie et qualité des soins-EA 2694, Polytech Lille - École polytechnique universitaire de Lille, Université de Lille, Sciences et Technologies
Abstract : Rankcluster is the first R package dedicated to ranking data. This package proposes modelling and clustering tools for ranking data, potentially multivariate and partial. Ranking data are modelled by the Insertion Sorting Rank (isr) model, which is a meaningful model parametrized by a central ranking and a dispersion parameter. A conditional independence assumption allows to take into account multivariate rankings, and clustering is performed by the mean of mixtures of multivariate isr model. The clusters parameters (central rankings and dispersion parameters) help the practitioners in the interpretation of the clustering. Moreover, the Rankcluster package provides an estimation of the missing ranking positions when rankings are partial. After an overview of the mixture of multivariate isr model, the Rankcluster package is described and its use is illustrated through two real datasets analysis.
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The R Journal, R Foundation for Statistical Computing, 2014, 6 (1), pp.10
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Contributeur : Julien Jacques <>
Soumis le : jeudi 27 février 2014 - 21:18:55
Dernière modification le : mercredi 14 novembre 2018 - 14:40:11
Document(s) archivé(s) le : mardi 27 mai 2014 - 12:41:37

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Julien Jacques, Quentin Grimonprez, Christophe Biernacki. Rankcluster: An R package for clustering multivariate partial rankings. The R Journal, R Foundation for Statistical Computing, 2014, 6 (1), pp.10. 〈hal-00840692v3〉

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