Classification non supervisée : les modèles de mélange

Exemple de modèle de mélange

Difficile de séparer des classes « qui se croisent » à l’aide de méthodes géométriques

Les méthodes de classification non-supervisées sont à la base de la réalisation des typologies ou des segmentations si précieuses en entreprise. Les approches géométriques les plus couramment utilisées ne donnent pas de résultats satisfaisants dans le cas où la forme des classes recherchées s’éloigne de groupes compacts bien séparés les uns des autres.

Cette introduction aux modèles de mélange, destinée à un public de 3ème année de
Licence Statistique, permet aux étudiants d’enrichir leur arsenal méthodologique pour rechercher des sous-populations au sein des bases de clients d’une entreprise. La participation de la chaire D-CC au logoUBSPetitdispositif d’enseignement de l’UBS permet d’apporter aux étudiants une vision pragmatique, enrichie des problématiques métier, tout en assurant la notoriété de la Fondation et de ses partenaires.

Présentation classification et modèles de mélange

Un approfondissement des méthodes géométriques classiques a aussi été proposé.

Présentation des modèles géométriques de classification non-supervisée

Ce contenu a été publié dans Blog, Etudiants et Formations, Livrables, Statistiques. Vous pouvez le mettre en favoris avec ce permalien.

Laisser un commentaire

Votre adresse de messagerie ne sera pas publiée. Les champs obligatoires sont indiqués avec *