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KmL: K-Means pour données Longitudinales

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Présentation au sujet: "KmL: K-Means pour données Longitudinales"— Transcription de la présentation:

1 KmL: K-Means pour données Longitudinales
Christophe Genolini Bruno Falissard

2 Définition

3 Deux trajectoires

4 Dix trajectoires

5 Trop de trajectoires... Problème…

6 Solution : clusters

7 Exemple de clusterisation

8 Comment clusteriser ? Algorithmes paramétriques
Algorithmes non paramétriques

9 Comment clusteriser ? Algorithmes paramétriques
Exemple : proc traj Basés sur la vraisemblance Algorithmes non paramétriques K means (KmL)

10 I ♥ Quebec…

11 Vraisemblance pour la taille
Petite vraisemblance Grande vraisemblance

12 Quiz

13 Quiz

14 Quiz

15 Quiz

16 Grande vraisemblance ?

17 Algorithmes paramétriques
Nombre de clusters Forme des trajectoires Forme des distributions (poisson, normal…) Maximisation de la vraisemblance

18 Faiblesse: Nombre de groupes

19 Faiblesse : Forme des trajectoires

20 Faiblesse : Forme des distributions

21 Faiblesse : Trajectoires non classiques

22 Mauvaise vraisemblance

23 Exemple artificiel ?

24 algorithme Non Parametrique
Nombre de clusters Maximisation d’un critère (distance)

25 K Means Longitudinal

26 K Means Longitudinal + 3.4 4.2 1.7 2.3 0.65 1.2 3.1 3.9 3.2

27 K Means Longitudinal + 1.6 6.8 0.36 5.1 1.3 4 4.9 0.6 5.7

28 K Means Longitudinal

29 Cela marche-t-il ? > kml(cld3,4,1,print.traj=TRUE)

30 Force : Valeurs manquantes

31 Faiblesse : maximum local

32 Solution : retirage

33 Problème : nombre de clusters

34 Bilan > longData <- as.cld(MonDataFrame) > kml(longData,2:4,10) > choice(longData)

35 Perspective : nombre de clusters

36 Perspective : nombre de clusters

37 Perspective : regrouper sur les silhouettes

38 Perspective : Regrouper sur les silhouettes
Classique Silhouettes

39 Perspective : “shape distance”

40 Imputation

41 Imputation

42 Imputation

43 Imputation

44 Wanted: collaborateurS...


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