blockcluster: An R Package for Model Based Co-Clustering

Parmeet Bhatia 1 Serge Iovleff 2, 1 Gérard Govaert 3
1 MODAL - MOdel for Data Analysis and Learning
LPP - Laboratoire Paul Painlevé - UMR 8524, Inria Lille - Nord Europe, CERIM - Santé publique : épidémiologie et qualité des soins-EA 2694, Polytech Lille, Université de Lille 1, IUT’A
3 DI
Heudiasyc - Heuristique et Diagnostic des Systèmes Complexes [Compiègne]
Abstract : Simultaneous clustering of rows and columns, usually designated by bi-clustering, co-clustering or block clustering, is an important technique in two way data analysis. A new standard and efficient approach have been recently proposed based on latent block model [Govaert and Nadif (2003)] which takes into account the block clustering problem on both the individual and variables sets. This article presents our R package for co-clustering of binary, contingency and continuous data blockcluster based on these very models. In this document, we will give a brief review of the model-based block clustering methods, and we will show how the R package blockcluster can be used for co-clustering.
Type de document :
Pré-publication, Document de travail
2014
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Contributeur : Serge Iovleff <>
Soumis le : mercredi 10 décembre 2014 - 17:46:31
Dernière modification le : jeudi 11 janvier 2018 - 06:26:41
Document(s) archivé(s) le : samedi 15 avril 2017 - 07:00:16

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Parmeet Bhatia, Serge Iovleff, Gérard Govaert. blockcluster: An R Package for Model Based Co-Clustering. 2014. 〈hal-01093554〉

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