Clustering sur données incomplètes : quel modèle d’imputation choisir ? - Archive ouverte HAL

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Communication Dans Un Congrès Epidemiology and Public Health = Revue d'Epidémiologie et de Santé Publique Année : 2021

Clustering sur données incomplètes : quel modèle d’imputation choisir ?

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V. Audigier

Fonction : Auteur
PersonId : 182279
IdHAL : vincent-audigier
IdRef : 146767519

CEDRIC. Méthodes statistiques de data-mining et apprentissage

Ndèye Niang

Fonction : Auteur
PersonId : 182344
IdHAL : ndeye-niang
ORCID : 0000-0002-6109-9935
IdRef : 179489879

CEDRIC. Méthodes statistiques de data-mining et apprentissage

M. Resche-Rigon

Fonction : Auteur

Epidemiology and Clinical Statistics for Tumor, Respiratory, and Resuscitation | Epidémiologie Clinique, STatistique, pour la Recherche en Santé

Service de biostatistique et information médicale de l’hôpital Saint Louis (Equipe ECSTRA)

Hopital Saint-Louis [AP-HP]

Domaines

Statistiques [math.ST] Santé publique et épidémiologie

Vincent Audigier : Connectez-vous pour contacter le contributeur

https://hal.science/hal-03542951

Soumis le : mardi 25 janvier 2022-16:35:21

Dernière modification le : vendredi 19 juillet 2024-11:38:05

Dates et versions

hal-03542951 , version 1 (25-01-2022)

Identifiants

HAL Id : hal-03542951 , version 1
DOI : 10.1016/j.respe.2021.04.035

Citer

V. Audigier, Ndèye Niang, M. Resche-Rigon. Clustering sur données incomplètes : quel modèle d’imputation choisir ?. EPICLIN 2021 – 15e Conférence francophone d’épidémiologie clinique – 28e Journées des statisticiens des centres de lutte contre le cancer, Aix-Marseille Université; Institut Paoli-Calmettes de Marseille, Jun 2021, Marseille, France. pp.S21-S22, ⟨10.1016/j.respe.2021.04.035⟩. ⟨hal-03542951⟩

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