Structure des modèles de mélanges

Modèles de mélange en R

Victor Medina

Researcher at The University of Edinburgh

Description des modèles de mélanges

1. Quelle loi de probabilité convient ?
   • Familiarisez-vous avec différentes lois de probabilité.
2. Combien de sous-populations considérer ?
   • Jugement du ou de la data scientist ou critères statistiques.
3. Quels paramètres et quelles estimations ?
   • Une méthode géniale : l'algorithme EM !

Exemple 1 : ensemble de données sur le genre

Exemple 1 : résultats de l'ensemble genre

1. Quelle distribution ? Distribution gaussienne bivariée
2. Combien de grappes ? Deux grappes
3. Quelles estimations ? Moyennes, écarts types et proportions

Exemple 2 : chiffres manuscrits

Exemple 2 : résultats des chiffres manuscrits

1. Quelle distribution ? Distribution de Bernoulli
2. Combien de grappes ? Deux grappes
3. Quelles estimations ? Probabilité moyenne d'être 1 pour chaque point et proportions

Exemple 3 : types de crimes

Exemple 3 : résultats sur les types de crimes

1. Quelle distribution ? Distribution de Poisson multivariée
2. Combien de grappes ? Six grappes
3. Quelles estimations ? Nombre moyen de crimes par type et proportions

Passons à la pratique !

Modèles de mélange en R