Nouvelles

Soyez toujours informé

Abonnez-vous dès aujourd’hui à notre infolettre pour recevoir des nouvelles ainsi que des renseignements sur des activités et des événements à venir qui se déroulent à l’Université de Moncton.

Nouvelles

Soyez toujours informé

Abonnez-vous dès aujourd’hui à notre infolettre pour recevoir des nouvelles ainsi que des renseignements sur des activités et des événements à venir qui se déroulent à l’Université de Moncton.

Nouvelles

Soyez toujours informé

Abonnez-vous dès aujourd’hui à notre infolettre pour recevoir des nouvelles ainsi que des renseignements sur des activités et des événements à venir qui se déroulent à l’Université de Moncton.

Nouvelles

Soyez toujours informé

Abonnez-vous dès aujourd’hui à notre infolettre pour recevoir des nouvelles ainsi que des renseignements sur des activités et des événements à venir qui se déroulent à l’Université de Moncton.

Imprimer cette page
Calendrier
Nouvelles
Bottin
Imprimer cette page
Calendrier
Nouvelles
Bottin

Mardi 22 Janvier 2013

Mardi 22 Janvier 2013

Jules de Tibeiro publie deux articles dans le Journal of Classification


Jules de Tibeiro, professeur à l'UMCS.
Agrandir l'image
Le professeur Jules de Tibeiro vient de publier, avec ses collègues, deux nouveaux articles dans le journal (arbitré) Journal of Classification (Classification Society of North
America with the support of the International Federation of Classification Societies) par
Springer-Verlag New York, Inc. Ces articles sont intitulés :

1. “Graph Partitioning by Correspondence Analysis and
Taxicab Correspondence Analysis”
. CC: joc@fsw.leidenuniv.nl
30 (2013) DOI: 10.1007/s00357-
Auteurs : V. CHOULAKIAN* and J. J. S. de TIBEIRO**
*Université de Moncton, campus de Moncton, N.-B.
**Université de Moncton, campus de Shippagan, N.-B.
Abstract: We consider Correspondence Analysis (CA) and Taxicab Correspondence Analysis (TCA) of relational datasets that can mathematically be described as weighted loopless graphs. Such data appears in particular in Network Analysis. We present CA and TCA as relaxation methods for the graph partitioning problem. Examples of real datasets are provided.
Key words: Adjacency matrix; Incidence matrix; Network analysis; Graph partitioning; Graph Laplacian matrix; Correspondence analysis; Taxicab correspondence analysis, NCut; RCut; MCut; Matrix norm; Centroid method.

2. “Optimal Quantization of the Support of a Continuous Multivariate Distribution Based on Mutual Information”. CC: joc@fsw.leidenuniv.nl
CLAS213R1
Auteurs : B. COLIN*, F. DUBEAU*, H. KHREIBANI* and Jules J.S. de TIBEIRO**
*Université de Sherbrooke, Qc
**Université de Moncton, campus de Shippagan, N.-B.
Abstract: Based on the notion of Mutual Information between the components of a
random vector, we construct, for data reduction reasons, an optimal quantization of the support of its probability measure. More precisely, we propose a simultaneous discretization of the whole set of the components of the random vector which takes into account, as much as possible, the stochastic dependence between them. Examples are presented.



Retourner aux nouvelles