Modèle des blocs latents avec une classe de bruit
Résumé
Co-clustering is known to be a very powerful and efficient approach in unsupervised learning because of its ability to partition data based on both modes of a dataset. However, in high-dimensional context co-clustering methods may fail to provide a meaningful result due to the presence of noisy and/or irrelevant features. In this talk, we propose to tackle this issue by proposing a novel co-clustering model, based on the latent block model, and which assumes the existence of a noise cluster, that contains all irrelevant features. Experimental results on synthetic datasets show the efficiency of our model in the context of high-dimensional noisy data. Finally, we highlight the interest of the approach on two real datasets which goal is to study genetic diversity across the world.
La classification croisée est connue pour être une approche très efficace en apprentissage non supervisé en raison de sa capacité à partitionner simultanément les lignes et colonnes d'une matrice de données. Cependant, dans un contexte de grande dimension, les méthodes de classification croisée peuvent être perturbées en raison de la présence de colonnes bruitées et/ou non discriminantes. Dans cet exposé, nous abordons ce problème en proposant un nouveau modèle de classification croisée, à partir du modèle des blocs latents, qui modélise l'existence d'une classe de bruit, à laquelle appartient l'ensemble de ces variables non pertinentes pour le partitionnement des données. Les résultats obtenus sur des données synthétiques montrent l'efficacité de notre modèle dans le contexte des données bruitées en grande dimension. Enfin, nous soulignons l'intérêt de cette approche sur deux jeux de données réelles initialement proposés pour étudier les diversités génétiques à travers le monde.
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