Modèle des blocs latents et algorithme Largest Gaps

Vincent Brault 1, 2
2 SELECT - Model selection in statistical learning
Inria Saclay - Ile de France, LMO - Laboratoire de Mathématiques d'Orsay, CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique : UMR
Résumé : Dans cet exposé, nous montrons que le modèle des blocs latents devient trivial lorsque le nombre d'observations est très importantes. Dans ce cas, nous proposons un algorithme rapide et consistant pour obtenir la classification croisée d'un tableau. L'étude théorique de cet algorithme donne des informations importantes notamment sur la double asymptotique.
Type de document :
Communication dans un congrès
Cinquièmes Rencontres des Jeunes Statisticien-ne-s, Aug 2013, Aussois, France. 2013
Liste complète des métadonnées

https://hal.inria.fr/hal-00924395
Contributeur : Vincent Brault <>
Soumis le : lundi 6 janvier 2014 - 17:07:45
Dernière modification le : lundi 10 décembre 2018 - 15:30:07

Identifiants

  • HAL Id : hal-00924395, version 1

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Citation

Vincent Brault. Modèle des blocs latents et algorithme Largest Gaps. Cinquièmes Rencontres des Jeunes Statisticien-ne-s, Aug 2013, Aussois, France. 2013. 〈hal-00924395〉

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