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- Co-clustering de courbes fonctionnelles multivariées hal link

Auteur(s): Schmutz A., Jacques J., Bouveyron Charles, Chèze Laurence, Martin Pauline

Conference: Journées des Statistiques (Nancy, FR, 2019-06-03)


Ref HAL: hal-02095004_v1
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Résumé:

La croissance exponentielle des objets connectés présents maintenant dans tous les aspects de la vie quotidienne entraîne une collecte de données à haute fréquence pour un même individu. Ces objets facilitent aussi la collecte de plusieurs variables simultanément pour un même individu, entraînant des besoins croissants de méthodes pour résumer et interpréter ces données fonctionnelles multivariées. Ce travail propose une nouvelle méthode de co-clustering fonctionnelle de façon à faciliter la mise en évidence de groupes d'individus et de variables se ressemblant au sein de bases de données multivariées. Cette méthode s'appuie sur un modèle à blocs latents fonctionnels et l'inférence du modèle est faite à l'aide d'un algorithme SEM-Gibbs. L'efficacité de ce modèle sera testée sur un exemple de suivi de consommation électrique et de température au sein de maisons intelligentes connectées.