Généralisation de l'algorithme Largest Gaps pour le modèle des blocs latents non-paramétrique
Résumé
The latent block model assumes there exists a distribution for each crossing between an object cluster and a variable cluster of a data table ; the cells are supposed to be independent conditionally to the choice of these clusters. To estimate the model parameters, most of algorithms are time consuming. Brault and Channarond (2016) proposed to adapt the Largest Gaps algorithm which consists in using the margins. They thus obtained a procedure which estimates all the model parameters consistently but requires a large number of observations. In this talk, we will extend the procedure to the case of any distribution having a second order moment by using an EM algorithm estimation.
Le modèle des blocs latents dénit une loi pour chaque croisement de classe d'objets et de classe de variables d'un tableau de données ; les cases sont supposées indé-pendantes conditionnellement aux blocs formés. Pour estimer les paramètres, la plupart des algorithmes sont très coûteux en temps de calcul. Brault et Channarond (2016) ont proposé d'adapter l'algorithme Largest Gaps, qui utilise uniquement les marginales, au modèle des blocs latents binaire et ont obtenu une procédure estimant tous les para-mètres du modèle de façon consistante mais nécessitant un grand nombre d'observations. Dans cet exposé, nous étendons la procédure au cas de toute loi ayant un moment d'ordre deux en l'associant à une estimation des marginales par l'algorithme EM.
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