PASCAL - Pattern Analysis, Statistical Modelling and Computational Learning

MIXMOD: a Software for Model-Based Clustering and Classification with Continuous and Categorical Data
Christophe Biernacki, Gilles Celeux, Gérard Govaert and Florent Lengrognet
In: SFdS'2005, XXXVe journées de Statistiques, 24-28 May 2005, Pau, France.

Abstract

Le logiciel MIXMOD (mixture modelling) permet de traiter des problèmes d'estimation de densité et de classification supervisée ou non dans un contexte de modèle de mélange. Actuellement, MIXMOD intègre les mélanges gaussiens multivariés pour les données quantitatives ainsi que les mélanges multinomiaux multivariés pour les données catégorielles. Dans les deux cas, MIXMOD propose de nombreux modèles spécifiques pour tenir compte d'hypothèses raisonnables sur les distributions. Afin d'obtenir un optimum pertinent de la vraisemblance observée ou complétée, différents algorithmes d'estimation des paramètres du mélange sont disponibles (EM, CEM, SEM). En plus, il est possible de combiner ces algorithmes et d'utiliser les nombreux modes d'initialisation pour obtenir des stratégies plus pertinentes. Enfin, plusieurs critères d'information (BIC, ICL, NEC, CV) pour choisir un modèle parcimonieux (le nombre de composants du mélange notamment) sont disponibles dans le logiciel, certains d'entre eux favorisant le parti pris de la classification. Écrit en C++ et interfacé avec Scilab et Matlab, MIXMOD est un outil de choix dans l'industrie, la recherche et l'enseignement.

EPrint Type:Conference or Workshop Item (Poster)
Project Keyword:Project Keyword UNSPECIFIED
Subjects:Computational, Information-Theoretic Learning with Statistics
ID Code:1945
Deposited By:Gérard Govaert
Deposited On:30 December 2005