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4 results on '"Marbac Lourdelle, Matthieu"'

1. Model-based Clustering with Missing Not At Random Data

Author

Sportisse, Aude, Biernacki, Christophe, Boyer, Claire, Josse, Julie, Marbac Lourdelle, Matthieu, Celeux, Gilles, Laporte, Fabien, Université Côte d'Azur (UCA), Modèles et algorithmes pour l’intelligence artificielle (MAASAI), Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Laboratoire Jean Alexandre Dieudonné (JAD), Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA)-Scalable and Pervasive softwARe and Knowledge Systems (Laboratoire I3S - SPARKS), Laboratoire d'Informatique, Signaux, et Systèmes de Sophia Antipolis (I3S), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA)-Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA)-Laboratoire d'Informatique, Signaux, et Systèmes de Sophia Antipolis (I3S), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université de Rennes (UNIV-RENNES), Ecole Nationale de la Statistique et de l'Analyse de l'Information [Bruz] (ENSAI), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre de Recherche en Economie et Statistique [Bruz] (CREST), Université Lille Nord (France), MOdel for Data Analysis and Learning (MODAL), Laboratoire Paul Painlevé - UMR 8524 (LPP), Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lille, Sciences et Technologies-Inria Lille - Nord Europe, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Evaluation des technologies de santé et des pratiques médicales - ULR 2694 (METRICS), Université de Lille-Centre Hospitalier Régional Universitaire [Lille] (CHRU Lille)-Université de Lille-Centre Hospitalier Régional Universitaire [Lille] (CHRU Lille)-École polytechnique universitaire de Lille (Polytech Lille), Sorbonne Université (SU), Laboratoire de Probabilités, Statistique et Modélisation (LPSM (UMR_8001)), Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Cité (UPCité), Méthodes numériques pour le problème de Monge-Kantorovich et Applications en sciences sociales (MOKAPLAN), CEntre de REcherches en MAthématiques de la DEcision (CEREMADE), Université Paris Dauphine-PSL, Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Dauphine-PSL, Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria de Paris, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Institut Desbrest de santé publique (IDESP), Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Université de Montpellier (UM), Médecine de précision par intégration de données et inférence causale (PREMEDICAL), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut Desbrest de santé publique (IDESP), Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Université de Montpellier (UM)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Université de Montpellier (UM), Inria Saclay - Ile de France, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Université Paris-Saclay, Nantes Université (Nantes Univ), Institut du Thorax [Nantes], INSERM U649, Nantes, Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), ANR-19-P3IA-0002,3IA@cote d'azur,3IA Côte d'Azur(2019), ANR-16-IDEX-0006,MUSE,MUSE(2016), Inria Lille - Nord Europe, Université Catholique de l'Ouest (UCO), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Laboratoire Jean Alexandre Dieudonné (LJAD), Université de Rennes (UR), Laboratoire Paul Painlevé (LPP), Statistique mathématique et apprentissage (CELESTE), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire de Mathématiques d'Orsay (LMO), Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), Université Côte d'Azur (UCA)-Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Scalable and Pervasive softwARe and Knowledge Systems (Laboratoire I3S - SPARKS), Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA)-Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire Paul Painlevé - UMR 8524 (LPP), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lille-Evaluation des technologies de santé et des pratiques médicales - 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Subjects
FOS: Computer and information sciences, Computer Science - Machine Learning, [STAT.ML]Statistics [stat]/Machine Learning [stat.ML], Statistics - Machine Learning, Missing Not At Random (MNAR) Data, Model-based Clustering, Machine Learning (stat.ML), Identifiability, EM and Stochastic EM Algorithms, Machine Learning (cs.LG), Medical Data
Abstract

In recent decades, technological advances have made it possible to collect large data sets. In this context, the model-based clustering is a very popular, flexible and interpretable methodology for data exploration in a well-defined statistical framework. One of the ironies of the increase of large datasets is that missing values are more frequent. However, traditional ways (as discarding observations with missing values or imputation methods) are not designed for the clustering purpose. In addition, they rarely apply to the general case, though frequent in practice, of Missing Not At Random (MNAR) values, i.e. when the missingness depends on the unobserved data values and possibly on the observed data values. The goal of this paper is to propose a novel approach by embedding MNAR data directly within model-based clustering algorithms. We introduce a selection model for the joint distribution of data and missing-data indicator. It corresponds to a mixture model for the data distribution and a general MNAR model for the missing-data mechanism, which may depend on the underlying classes (unknown) and/or the values of the missing variables themselves. A large set of meaningful MNAR sub-models is derived and the identifiability of the parameters is studied for each of the sub-models, which is usually a key issue for any MNAR proposals. The EM and Stochastic EM algorithms are considered for estimation. Finally, we perform empirical evaluations for the proposed submodels on synthetic data and we illustrate the relevance of our method on a medical register, the TraumaBase ® dataset.

Published
2022

2. Impact of Missing Data on Mixtures and Clustering

Author

Biernacki, Christophe, Boyer, Claire, Celeux, Gilles, Josse, Julie, Laporte, Fabien, Marbac Lourdelle, Matthieu, Sportisse, Aude, Vandewalle, Vincent, MOdel for Data Analysis and Learning (MODAL), Laboratoire Paul Painlevé (LPP), Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lille, Sciences et Technologies-Inria Lille - Nord Europe, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Evaluation des technologies de santé et des pratiques médicales - ULR 2694 (METRICS), Université de Lille-Centre Hospitalier Régional Universitaire [Lille] (CHRU Lille)-Université de Lille-Centre Hospitalier Régional Universitaire [Lille] (CHRU Lille)-École polytechnique universitaire de Lille (Polytech Lille), Méthodes numériques pour le problème de Monge-Kantorovich et Applications en sciences sociales (MOKAPLAN), CEntre de REcherches en MAthématiques de la DEcision (CEREMADE), Université Paris Dauphine-PSL, Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Dauphine-PSL, Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria de Paris, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Statistique mathématique et apprentissage (CELESTE), Inria Saclay - Ile de France, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire de Mathématiques d'Orsay (LMO), Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Génétique Quantitative et Evolution - Le Moulon (Génétique Végétale) (GQE-Le Moulon), AgroParisTech-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Ecole Nationale de la Statistique et de l'Analyse de l'Information [Bruz] (ENSAI), Modèles et algorithmes pour l’intelligence artificielle (MAASAI), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Laboratoire Jean Alexandre Dieudonné (LJAD), Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA)-Scalable and Pervasive softwARe and Knowledge Systems (Laboratoire I3S - SPARKS), Laboratoire d'Informatique, Signaux, et Systèmes de Sophia Antipolis (I3S), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA)-Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA)-Laboratoire d'Informatique, Signaux, et Systèmes de Sophia Antipolis (I3S), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Biernacki, Christophe, Inria Lille - Nord Europe, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire Paul Painlevé - UMR 8524 (LPP), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lille-Evaluation des technologies de santé et des pratiques médicales - ULR 2694 (METRICS), Université de Lille-Centre Hospitalier Régional Universitaire [Lille] (CHRU Lille)-Université de Lille-Centre Hospitalier Régional Universitaire [Lille] (CHRU Lille)-École polytechnique universitaire de Lille (Polytech Lille)-Université de Lille, Sciences et Technologies, Inria de Paris, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CEntre de REcherches en MAthématiques de la DEcision (CEREMADE), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Dauphine-PSL, Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Laboratoire Jean Alexandre Dieudonné (JAD), Université Côte d'Azur (UCA)-Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Scalable and Pervasive softwARe and Knowledge Systems (Laboratoire I3S - SPARKS), Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA)-Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), and Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Inria de Paris

Subjects
[STAT.ME] Statistics [stat]/Methodology [stat.ME], [STAT.ME]Statistics [stat]/Methodology [stat.ME], ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract

International audience

Published
2021

4. Model-based clustering for categorical and mixed data sets

Author

Marbac-Lourdelle, Matthieu, Marbac, Matthieu, MOdel for Data Analysis and Learning (MODAL), Laboratoire Paul Painlevé (LPP), Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lille, Sciences et Technologies-Inria Lille - Nord Europe, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Evaluation des technologies de santé et des pratiques médicales - ULR 2694 (METRICS), Université de Lille-Centre Hospitalier Régional Universitaire [Lille] (CHRU Lille)-Université de Lille-Centre Hospitalier Régional Universitaire [Lille] (CHRU Lille)-École polytechnique universitaire de Lille (Polytech Lille), Inria / DGA, université lille 1, Christophe Biernacki, Vincent Vandewalle, Inria Lille - Nord Europe, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire Paul Painlevé - UMR 8524 (LPP), Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Evaluation des technologies de santé et des pratiques médicales - ULR 2694 (METRICS), Centre Hospitalier Régional Universitaire [Lille] (CHRU Lille)-Université de Lille-Centre Hospitalier Régional Universitaire [Lille] (CHRU Lille)-Université de Lille-École polytechnique universitaire de Lille (Polytech Lille)-Université de Lille, Sciences et Technologies, and Université de Lille-Centre Hospitalier Régional Universitaire [Lille] (CHRU Lille)-Université de Lille-Centre Hospitalier Régional Universitaire [Lille] (CHRU Lille)-École polytechnique universitaire de Lille (Polytech Lille)-Université de Lille, Sciences et Technologies

Subjects
model selection, Données qualitatives, sélection de modèle, Mixed data, Model-based Clustering, Données mixtes, Classification, Algorithm MCMC, [MATH.MATH-ST]Mathematics [math]/Statistics [math.ST], Algorithme EM, Copulas, EM algorithm, Categorical data, [MATH.MATH-ST] Mathematics [math]/Statistics [math.ST], MCMC algorithm, Copules
Abstract

RESUME :This work is our contribution to the cluster analysis of categorical and mixed data. The methods proposed in this manuscript modelize the data distribution in a probabilistic framework. When the data are categorical or mixed, the classical model assumes the independence between the variables conditionally on class. However, this approach is biased when the variables are intra-class correlated. The aim of this thesis is to study and to present some mixture models which relax the conditional independence assumption. Moreover, they have to summarize each class with few characteristic parameters.The first part of this manuscript is devoted to the cluster analysis of categorical data. The categorical variables are difficult to cluster since they leave the statistician facing with many combinatorial challenges. In this context, our contribution consists in two parsimonious mixture models which allow to cluster categorical data presenting intra-class dependencies. The main idea of these models is to group the variables into conditionally independent blocks. By setting specific distributions for these blocks, both models consider the intra-class dependencies between the variables. The first approach modelizes the block distribution by a mixture of two extreme dependency distributions while the second approach modelizes it by a multinomial distribution per modes.The study of the cluster analysis of mixed data sets is the second objective of this work. The challenge is due to the lack of classical distributions for mixed variables. Thus, we defined a probabilistic model respecting two main constraints. Firstly, the one-dimensional margin distributions of the components are classical for each variables. Secondly, the model characterizes the main intra-class dependencies. This model is defined as a mixture of Gaussian copulas. The Bayesian inference is performed via a Gibbs sampler. The classical information criteria (BIC, ICL) permit to perform the model selection., Cette thèse propose une contribution originale pour la classification non supervisée de données qualitatives ou de données mixtes. Les approches proposées sont à base de modèles probabilistes ayant pour but de modéliser la distribution des données observées. Dans les cas de données qualitatives ou mixtes, il est d'usage de supposer l'indépendance entre les variables conditionnellement à la classe. Cependant, cette approche s'avère biaisée lorsque l'hypothèse d'indépendance conditionnelle est erronée. L'objet de cette thèse est d'étudier et de proposer des modèles relâchant l'hypothèse d'indépendance conditionnelle. Ceux-ci doivent permettre de résumer chaque classe par quelques paramètres significatifs. La première partie de cette thèse porte sur la classification non supervisée de données qualitatives. Lorsque ces données sont corrélées au sein des classes, le statisticien est confronté à de nombreux problèmes combinatoires (grand nombre de paramètres et choix de modèle complexe). Notre approche consiste à relâcher l'hypothèse d'indépendance conditionnelle en regroupant les variables en blocs conditionnellement indépendants. Cette méthode nous amène à présenter deux modèles probabilistes. Ceux-ci définissent la distribution d'un bloc de manière à limiter le nombre de paramètres du modèle tout en fournissant un modèle facilement interprétable. Le premier modélise la distribution d'un bloc de variables par le mélange des deux distributions de dépendances extrêmes tandis que le second modèle utilise une distribution multinomiale par modes.La seconde partie de cette thèse porte sur la classification non supervisée de données mixtes. La difficulté spécifique à de telle données est due à l'absence de distribution de référence pour le cas de variables de différentes natures. Ainsi, on souhaite définir un modèle probabiliste respectant les deux contraintes suivantes. Tout d'abord, les distributions marginales de chacune des composantes doivent être des distributions classiques afin de faciliter l'interprétation du modèle. De plus, le modèle doit permettre de caractériser les dépendances intra-classes par quelques paramètres significatifs. Ce cahier des charges nous amène naturellement à utiliser la théorie des copules. Ainsi, nous proposons un modèle de mélange de copules gaussiennes que nous considérons comme la contribution majeure de cette thèse. Pour ce modèle, nous effectuons une inférence bayésienne à partir d'un échantillonneur de Gibbs. Les critères d'information classiques (BIC, ICL), nous permettent de répondre aux problématiques de choix de modèles.

Published
2014

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Books, media, physical & digital resources
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