1. Impact du choix de la méthode de partitionnement pour les forêts d'arbres latents
- Author
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Phan, Duc-Thanh, Leray, Philippe, Sinoquet, Christine, Laboratoire d'Informatique de Nantes Atlantique (LINA), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Mines Nantes (Mines Nantes)-Université de Nantes (UN), P. Kuntz, and ANR-13-MONU-0013,SAMOGWAS,Modèles graphiques avancés pour les études d'association à l'échelle du génome(2013)
- Subjects
probabilistic graphical model ,Bayesian network ,genome-wide association study ,latent variable ,clustering quality evaluation ,[INFO.INFO-BI]Computer Science [cs]/Bioinformatics [q-bio.QM] ,linkage disequilibrium - Abstract
National audience; Nous étudions l’impact du choix de la méthode de partitionnement sur une nouvelle classe de modèle graphique probabiliste, la forêt d’arbres latents. L’apprentissage de ce modèle repose sur le partitionnement itératif de variables observées et latentes. Le contexte d’étude est une utilisation en bioinformatique.
- Published
- 2015