Simultaneous Clustering and Model Selection for Multinomial Distribution: A Comparative Study

Md Abul Hasnat 1 Julien Velcin 1 Stéphane Bonnevay 1 Julien Jacques 1, 2
2 MODAL - MOdel for Data Analysis and Learning
LPP - Laboratoire Paul Painlevé - UMR 8524, Université de Lille, Sciences et Technologies, Inria Lille - Nord Europe, CERIM - Santé publique : épidémiologie et qualité des soins-EA 2694, Polytech Lille - École polytechnique universitaire de Lille
Abstract : In this paper, we study different discrete data clustering methods, which use the Model-Based Clustering (MBC) framework with the Multinomial distribution. Our study comprises several relevant issues, such as initialization, model estimation and model selection. Additionally, we propose a novel MBC method by efficiently combining the partitional and hierarchical clustering techniques. We conduct experiments on both synthetic and real data and evaluate the methods using accuracy, stability and computation time. Our study identifies appropriate strategies to be used for discrete data analysis with the MBC methods. Moreover, our proposed method is very competitive w.r.t. clustering accuracy and better w.r.t. stability and computation time.
Type de document :
Communication dans un congrès
Intelligent Data Analysis, Oct 2015, Saint Etienne, France. 〈https://ida2015.univ-st-etienne.fr〉
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Contributeur : Julien Jacques <>
Soumis le : jeudi 24 septembre 2015 - 08:38:37
Dernière modification le : mercredi 14 novembre 2018 - 14:40:11
Document(s) archivé(s) le : mardi 29 décembre 2015 - 09:34:44

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Md Abul Hasnat, Julien Velcin, Stéphane Bonnevay, Julien Jacques. Simultaneous Clustering and Model Selection for Multinomial Distribution: A Comparative Study. Intelligent Data Analysis, Oct 2015, Saint Etienne, France. 〈https://ida2015.univ-st-etienne.fr〉. 〈hal-01203561〉

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