National audienceLa classification a pour objet de regrouper des données en classes possédant des caractéristiques similaires. La classification peut être supervisée lorsque l'on dispose d'un ensemble d'apprentissage labellisé, semi-supervisée ou non supervisée. Elle apparaît dans de nombreuses applications telles que la fouille de texte, la reconnaissance vocale ou l'analyse de données génomiques. L'objectif de cette session est d'offrir un panorama des approches statistiques pour la classification de données (modèles de mélange, SVM, processus de Dirichlet, etc.) et d'en présenter diverses applications

Bouveyron, Charles

Caron, Francois

Chavent, Marie

HAL-Paris1

ClassificationCharles Bouveyron, Francois Caron, Marie ChaventTo cite this version:Charles Bouveyron, Francois Caron, Marie Chavent. Classification. Journe´es MAS et Journe´een l’honneur de Jacques Neveu, Aug 2010, Talence, France. <inria-00496744>HAL Id: inria-00496744https://hal.inria.fr/inria-00496744Submitted on 1 Jul 2010HAL is a multi-disciplinary open accessarchive for the deposit and dissemination of sci-entific research documents, whether they are pub-lished or not. The documents may come fromteaching and research institutions in France orabroad, or from public or private research centers.L’archive ouverte pluridisciplinaire HAL, estdestine´e au de´poˆt et a` la diffusion de documentsscientifiques de niveau recherche, publie´s ou non,e´manant des e´tablissements d’enseignement et derecherche franc¸ais ou e´trangers, des laboratoirespublics ou prive´s.Journe´es MAS 2010, BordeauxClassificationSession organise´e par Charles Bouveyron et Francois Caron et MarieChaventLa classification a pour objet de regrouper des donne´es en classes posse´dantdes caracte´ristiques similaires. La classification peut eˆtre supervise´e lorsquel’on dispose d’un ensemble d’apprentissage labellise´, semi-supervise´e ou nonsupervise´e. Elle apparait dans de nombreuses applications telles que la fouillede texte, la reconnaissance vocale ou l’analyse de donne´es ge´nomiques. L’ob-jectif de cette session est d’offrir un panorama des approches statistiquespour la classification de donne´es (mode`les de me´lange, SVM, processus deDirichlet, etc.) et d’en pre´senter diverses applications.Adresses des organisateurs :Charles BouveyronLaboratoire SAMMUniversite´ Paris 1 Panthe´on-Sorbonne, 90 rue de Tolbiac, 75013 Paris FranceE-mail : charles.bouveyron@univ-paris1.fr<http://samm.univ-paris1.fr/~charles-bouveyron>Francois CaronEquipe ALEA INRIA Bordeaux Sud-Ouest, IMBUniversite´ Bordeaux1, 351 Cours de la libe´ration, 33400 Talence FranceE-mail : Francois.Caron@inria.fr<http://www.math.u-bordeaux1.fr/~fcaron>Marie ChaventEquipe CQFD INRIA Bordeaux Sud-Ouest, IMBUniversite´ Bordeaux2, 3 ter place de la Vctoire, 33000 Bordeaux FranceE-mail : Marie.Chavent@u-bordeaux2.fr<http://www.math.u-bordeaux1.fr/~chavent>Session : ClassificationJourne´es MAS 2010, BordeauxSession : ClassificationClassification ge´ne´rative des donne´es de grande dimen-sion : e´tat de l’art et avance´es re´centespar Charles BouveyronLa classification ge´ne´rative a du faire face ces dernie`res anne´es a` l’augmen-tation de la dimension des donne´es et au fle´au de la dimension qui lui estassocie´e. Apre´s une bre`ve introduction a` la classification ge´ne´rative, l’expose´passera tout d’abord en revue les me´thodes re´centes de classification de´die´esaux donne´es de grande dimension. Quelques avance´es re´centes seront ensuitepre´sente´es, concernant notamment la se´lection de dimensions intrinse´ques etle clustering dans un sous-espace discriminant.Adresse :Charles BouveyronSAMOS-MATISSEUniversite´ Paris1, 90 rue de Tolbiac, 75013 Paris FranceE-mail : charles.bouveyron@univ-paris1.fr<http://samos.univ-paris1.fr/~charles-bouveyron>Session : ClassificationJourne´es MAS 2010, BordeauxSession : ClassificationMode`e`les hybrides ge´ne´ratifs-discriminatifs : the´orie etapplicationspar Guillaume BouchardLes paradigmes d’apprentissage ge´ne´ratif et discriminatif pour re´soudre lesproble`mes de pre´diction en l’apprentissage automatique sont souvent mis enopposition, l’un permettant de bien mode´liser la structure des donne´es maisdont la pre´diction est fortement biaise´e, l’autre permettant de cre´er une re`glede de´cision asymptotiquement optimale, mais souvent difficile a` interpre´ter.Ils ont souvent e´te´ e´tudie´s dans diffe´rentes sous-communaute´s, mais au coursdes dix dernie`res anne´es, il y a un inte´reˆt croissant pour essayer de com-prendre et tirer parti des avantages des deux approches. Nous pre´senteronsnotre compre´hension actuelle des approches ge´ne´ratives et discriminativesainsi que leur combinaison a` travers des re´sultats the´oriques et empiriques. Enparticulier, nous verrons que les me´thodes hybrides ge´ne´ratives-discriminativespermettent de re´soudre des taches de classification supervise´e pour lesquellesune repre´sentation vectorielle des donne´es est difficile a` construire, comme lesproble`mes de de´tection de panne ou de reconnaissance de paraphrase/intricationtextuelle.Adresse :Guillaume BouchardXerox ResearchE-mail : guillaume.bouchard@xerox.com<http://www.xrce.xerox.com/>Session : ClassificationJourne´es MAS 2010, BordeauxSession : ClassificationProgress and open challenges in extremely high-dimensionalmedical outcome predictionpar Kevin BleakleyUsing biological data for medical decisions requires ”extremely high” pre-diction accuracy ; mistakes can lead to death. Very few current statisticalmethods are good enough to be used in life-threatening clinical decisions,e.g. choice of low vs high chemotherapy dose for breast cancer patients. Dif-ficulties include (1) the above moral reason, (2) high-dimensionality of data(p >> n) and (3) the possibility that data does not contain enough informa-tion to construct a near-perfect classification rule. I will review the currentstate-of-the-art in high-dimensional biological decision-making, showing whatstatistical methods are being used, their success (or lack of), and suggest pos-sible future research directions. In particular, I will describe Next GenerationSequencing approaches, their faster-than-exponential drop in cost, and im-plications for the next five years at the statistics/biology interface.Adresse :Kevin BleakleyPostDoc, Mines ParisTech/Institut Curie/INSERM U900Institut Curie - Centre de recherche Biologie du developpement - U90026 rue d’Ulm, 75248 Paris cedex 05, FranceE-mail : kevbleakley@gmail.com<http://cbio.ensmp.fr/~kbleakley>Session : ClassificationJourne´es MAS 2010, BordeauxSession : ClassificationNonparametric bayesian modelling of co-exposures tovarious pesticides to determine cocktailspar Ame´lie CrepetThis work introduces a specific application of Bayesian nonparametric modelsin food risk analysis framework. The goal is to determine mixture of pesti-cides residues which are simultaneously present in the diet, to give directionsfor future toxicological experiments for studying possible combined effects ofthose mixtures. Namely, the distribution of the exposures to a large numberP of pesticides is assessed from the available consumption data and contami-nation analyses. We propose to model the co-exposures to the P pesticides bya Dirichlet process mixture based on a multivariate Gaussian kernel so as todetermine clusters of individuals with similar co-exposure patterns. The pos-terior distributions and the optimal partition are computed through a Gibbssampler based on stick-breaking priors. To reduce computational time dueto the high dimensional data, a random block sampling is used. Other non-parametric Bayesian models such as models based on Indian Buffet processwill be developed to propose a simultaneously classification of the individualsand the pesticides in groups.Adresse :Ame´lie CrepetAFFSA-DERNS-AQR-PC27-31 Av. Ge´ne´ral Leclerc, 94701 Maisons-Alfort, FranceE-mail : a.crepet@affsa.frSession : Classification

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