Impact du choix de la méthode de partitionnement pour les forêts d'arbres latents
Résumé
Nous étudions l’impact du choix de la méthode de partitionnement sur une nouvelle classe de modèle graphique probabiliste, la forêt d’arbres latents. L’apprentissage de ce modèle repose sur le partitionnement itératif de variables observées et latentes. Le contexte d’étude est une utilisation en bioinformatique.