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Conference Papers Year : 2024

Clustering sur données incomplètes avec clusterMI

Abstract

Nous nous intéressons à la classification non-supervisée d'observations incomplètes. Pour cela une nouvelle méthodologie basée sur l'imputation multiple est proposée. Celle-ci consiste en trois grandes étapes : l'imputation selon des modèles dédiés, la classification sur les données imputées, avec l'estimation de l'instabilité associée, et l'agrégation des résultats. Nous revenons sur ces différentes étapes et présentons comment les mettre en oeuvre via le package clusterMI disponible sur le CRAN.
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Dates and versions

hal-04550305 , version 1 (17-04-2024)

Identifiers

  • HAL Id : hal-04550305 , version 1

Cite

Vincent Audigier. Clustering sur données incomplètes avec clusterMI. 10èmes Rencontres R, Société Française de Statistique, Jun 2024, Vannes (Bretagne, France), France. ⟨hal-04550305⟩
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