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43 résultats
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Clustering transformed compositional data using K-means, with applications in gene expression and bicycle sharing system data

Antoine Godichon-Baggioni , Cathy Maugis-Rabusseau , Andrea Rau
2018
Pré-publication, Document de travail hal-02789763v1
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Clustering high-throughput sequencing data with Poisson mixture models

Andrea Rau , Gilles Celeux , Marie-Laure Martin-Magniette , Cathy Maugis-Rabusseau
[Research Report] RR-7786, INRIA. 2011, pp.36
Rapport hal-01193758v2

Letter to the editor: ''{A} framework for feature selection in clustering

Gilles Celeux , Marie-Laure Martin-Magniette , Cathy Maugis , Adrian E. Raftery
Journal of the American Statistical Association, 2011, 106 (493), pp.383. ⟨10.1198/jasa.2011.tm10681⟩
Article dans une revue hal-00666845v1
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Clustering transformed compositional data using K-means, with applications in gene expression and bicycle sharing system data

Antoine Godichon-Baggioni , Cathy Maugis-Rabusseau , Andrea Rau
Journal of Applied Statistics, 2019, 46 (1), pp.47-65. ⟨10.1080/02664763.2018.1454894⟩
Article dans une revue hal-01511574v2
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A non asymptotic penalized criterion for Gaussian mixture model selection

Cathy Maugis , Bertrand Michel
[Research Report] RR-6549, INRIA. 2008
Rapport inria-00284613v2

Non-asymptotic detection of two-component mixtures with unknown means

Béatrice Laurent , Clément Marteau , Cathy Maugis-Rabusseau
Bernoulli, 2016, 22 (1), pp.242-274
Article dans une revue hal-00818105v1
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Variable selection in model-based clustering and discriminant analysis with a regularization approach

Gilles Celeux , Cathy Maugis-Rabusseau , Mohammed Sedki
Advances in Data Analysis and Classification, 2018, ⟨10.1007/s11634-018-0322-5⟩
Article dans une revue hal-01053784v3

Adaptive density estimation using finite Gaussian mixtures

Cathy Maugis-Rabusseau , Bertrand Michel
ESAIM: Probability and Statistics, 2013, 17, pp.698-724
Article dans une revue hal-00973192v1

Transformation and model choice for RNA-seq co-expression analysis

Andrea Rau , Cathy Maugis Rabusseau
Briefings in Bioinformatics, 2018, 19 (3), pp.425-436. ⟨10.1093/bib/bbw128⟩
Article dans une revue hal-02624483v1
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A sparse variable selection procedure in model-based clustering

Caroline Meynet , Cathy Maugis-Rabusseau
[Research Report] 2012
Rapport hal-00734316v1
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High-dimensional clustering

Christophe Biernacki , Cathy Maugis
Choix de modèles et agrégation, Sous la direction de J-J. DROESBEKE, G. SAPORTA, C. THOMAS-AGNAN Edition: Technip., , 2017, 9782710811770
Chapitre d'ouvrage hal-01252673v2
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Variable selection in model-based discriminant analysis

Cathy Maugis , Gilles Celeux , Marie-Laure Martin-Magniette
[Research Report] RR-7290, INRIA. 2010
Rapport inria-00483229v1
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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 , et al.
La revue MODULAD, 2009, 40, pp.69-80
Article dans une revue hal-01197529v1
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Parameter recovery in two-component contamination mixtures: the $L^2$ strategy

Sébastien Gadat , Jonas Kahn , Clément Marteau , Cathy Maugis-Rabusseau
2018
Pré-publication, Document de travail hal-01713035v2
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SuperMix: Sparse Regularization for Mixtures

Yohann de Castro , Sébastien Gadat , Clément Marteau , Cathy Maugis
Annals of Statistics, 2021, 49 (3), pp.1779 - 1809. ⟨10.1214/20-AOS2022⟩
Article dans une revue hal-02190117v2

Sélection de variables pour la classification non supervisée par mélanges gaussiens et pour l'analyse discriminante gaussienne

Cathy Maugis , Gilles Celeux , Marie-Laure Martin-Magniette
41èmes Journées de Statistique, SFdS, Bordeaux, 2009, Bordeaux, France, France
Communication dans un congrès inria-00386582v1

maskmeans

Andrea Rau , Antoine Godichon-Baggioni , Cathy Maugis-Rabusseau
2019
Logiciel hal-02787882v1

SelvarClustMV: Variable selection approach in model-based clustering allowing for missing values

Cathy Maugis-Rabusseau , Martin-Magniette Marie-Laure , Pelletier Sandra
Journal de la Société Française de Statistique, 2012, 15 (2), pp.21-36
Article dans une revue hal-00972003v1
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Slope Heuristics: Overview and Implementation

Jean-Patrick Baudry , Cathy Maugis , Bertrand Michel
2010
Autre publication scientifique hal-00461639v1
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Quelques contributions autour des modèles de mélanges et pour l’analyse de données transcriptomiques

Cathy Maugis Rabusseau
Mathématiques [math]. Université Paul Sabatier, 2022
HDR tel-03898079v1

Co-expression analysis of high-throughput transcriptome sequencing data with Poisson mixture models

Andrea Rau , Cathy Maugis-Rabusseau , Marie-Laure Magniette , Gilles Celeux
Bioinformatics, 2015, 31 (9), pp.1420-1427. ⟨10.1093/bioinformatics/btu845⟩
Article dans une revue hal-01108821v2

Synthetic data sets for the identification of key ingredients for RNA-seq differential analysis

Guillem Rigaill , Sandrine Balzergue , Véronique Brunaud , Eddy Blondet , Andrea Rau , et al.
Briefings in Bioinformatics, 2016, 19 (1), pp.65-76. ⟨10.1093/bib/bbw092⟩
Article dans une revue hal-01595551v1
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Multidimensional two-component Gaussian mixtures detection

Béatrice Laurent , Clément Marteau , Cathy Maugis-Rabusseau
Annales de l'Institut Henri Poincaré (B) Probabilités et Statistiques, In press
Article dans une revue hal-01207072v1
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Slope heuristics for variable selection and clustering via Gaussian mixtures

Cathy Maugis , Bertrand Michel
[Research Report] RR-6550, INRIA. 2008
Rapport inria-00284620v2
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Comparing Model Selection and Regularization Approaches to Variable Selection in Model-Based Clustering

Gilles Celeux , Marie-Laure Martin-Magniette , Cathy Maugis , Adrian E. Raftery
Journal de la Société Française de Statistique, 2014, 155 (2), pp.57-71
Article dans une revue hal-00943473v1

Mixture models as a useful tool for identifying co-expressed genes from RNA-seq data

Andrea Rau , Antoine Godichon-Baggioni , Gilles Celeux , Marie-Laure Martin-Magniette , Cathy Maugis
MiMo Workshop on mixture models, Apr 2021, Online, France
Communication dans un congrès hal-04173238v1
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Variable Selection for Clustering with Gaussian Mixture Models

Cathy Maugis , Gilles Celeux , Marie-Laure Martin-Magniette
[Research Report] RR-6211, INRIA. 2007, pp.35
Rapport inria-00153057v2

Clustering of co-expressed genes

Andrea Rau , Marie-Laure Magniette , Cathy Maugis-Rabusseau
Model Choice and Model Aggregation, Editions Technip, 372 p., 2017, 9782710811770
Chapitre d'ouvrage hal-02789928v1
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Multi-view cluster aggregation and splitting, with an application to multi-omic breast cancer data

Antoine Godichon-Baggioni , Cathy Maugis-Rabusseau , Andrea Rau
Annals of Applied Statistics, 2020, 14 (2), ⟨10.1214/19-AOAS1317⟩
Article dans une revue hal-01916941v1
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Selective inference after convex clustering with $\ell_1$ penalization

François Bachoc , Cathy Maugis , Pierre Neuvial
2023
Pré-publication, Document de travail hal-04200062v1