La Revue MODULAD

Editorial - numéro 40 (juin 2009)

Ce numéro spécial de la Revue Modulad est dédié aux mélanges de lois de probabilité. Il doit beaucoup aux deuxièmes Rencontres autour du logiciel Mixmod en décembre 2008 à Lille. Les deux premiers articles sont des présentations générales. Christophe Biernacki dresse un panorama du modèle de mélange comme outil pour la classification et Florent Langrognet décrit les fonctionnalités du logiciel Mixmod (analyse de mélanges gaussiens et multinomiaux multivariés). Les deux articles suivants sont consacrés à des applications. Julien Jacques et Carole Langlois utilisent les mélanges pour inférer sur l’hétérogénéité des données ; Caroline Bérard et al. montrent la souplesse de modélisation qu'autorisent les mélanges gaussiens. L’article de Cathy Maugis et al. et celui de Charles Bouveyron et Stéphane Girard montrent comment le modèle de mélange se prête aux grandes dimensions. Les trois derniers articles illustrent des aspects plus spécifiques. Pierre Gaillard et al. présentent un modèle de mélange de graphes utile pour l'analyse de données structurées. Vincent Vandewalle dresse l’état de l'art des techniques de classification semi-supervisée où le modèle de mélange joue un rôle central. Enfin, Florence Fobes et al. présentent un logiciel pour la classification de données spatiales par des modèles de champs de Markov cachés.

Au chapitre des manifestations, nous avons été heureux de parrainer le Workshop Franco-Brésilien sur la fouille de données qui s'est déroulé du 5-7 mai 2009 à l'Université Fédérale du Pernambouc, RECIFE, Brésil dans le cadre de l'année de la France au Brésil. Gilles Celeux et Alain MORINEAU - Direction de la Revue MODULAD

A l'attention des auteurs : pour les articles écrits en LATEX, merci d'utiliser le modèle disponible ici.

• Pourquoi les modèles de mélange pour la classification ? Christophe BIERNACKI. (p.1-22). Résumé Article
  
• MIXMOD : un logiciel de classification supervisée et non supervisée pour données quantitatives et qualitatives. Florent LANGROGNET. (p.23-40). Résumé Article
  
• Détection d'hétérogénéité au sein de mesures de qualité de l'environnement. Julien JACQUES, Carole LANGLOIS-JACQUES. (p.41-52). Résumé Article
  
• Mélanges gaussiens bidimensionnels pour la comparaison de deux échantillons de chromatine immunoprécipitée. Caroline Bérard, Marie-Laure Martin-Magniette, Alexandra To, François Roudier, Vincent Colot, Stéphane Robin. (p.53-68). Résumé Article
  
• Sélection de variables pour la classification par mélanges gaussiens pour prédire la fonction des gènes orphelins. Cathy Maugis, Marie-Laure Martin-Magniette, Jean-Philippe Tamby, Jean-Pierre Renou, Alain Lecharny, Sébastien Aubourg, Gilles Celeux. (p.69-80). Résumé Article
  
• Classification supervisée et non supervisée en grande dimension. Stephane GIRARD, Charles BOUVEYRON . (p.81-102). Résumé Article
  
• Le Graphe Génératif Gaussien. Pierre Gaillard, Michael Aupetit, Gérard Govaert . (p.103-120). Résumé Article
  
• Les modèles de mélange, un outil utile pour la classification semi-supervisée. Vincent VANDEWALLE . (p.121-145). Résumé Article
  
• Le logiciel SpaCEM3 pour la classification de données complexes. Juliette Blanchet, Florence Forbes, Sophie Chopart, Lamiae Azizi . (p.147-166). Résumé Article