Subspace clustering sur données incomplètes

Yasmine Agliz (1, 2) , Vincent Audigier (1, 3) , Ndèye Niang (1)

1 CEDRIC - MSDMA - CEDRIC. Méthodes statistiques de data-mining et apprentissage
2 CDC - Caisse des dépôts et consignations (France)
3 CNAM - Conservatoire National des Arts et Métiers [CNAM]

Mots clés: clustering; Missing at Random data

Mots clés: subspace clustering; classification; grande dimension; données manquantes au hasard; high dimensional data

Domaines: Statistiques [math.ST]

Yasmine Agliz, Vincent Audigier, Ndèye Niang. Subspace clustering sur données incomplètes. 55èmes Journées de Statistique, SFDS, May 2024, Bordeaux, France. ⟨hal-04529094⟩