Finite Mixture models for soft clustering via multi population Mean Field Game systems

Cluster analysis consists of discovering set of patterns from a big data set. There are important applications in marketing, image processing, biology, medicine.
I will focus on soft-clustering,  performed via finite mixture models, a probabilistic tool in the statistical analysis of data. In this setting, clusters are obtained as the results of an optimization problem through the implementation of the Expectation Maximization algorithm (EM). I will present a system of several coupled PDEs: a stationary multi-population Mean Field Games system, which can be considered as a continuous version of the EM algorithm. I will discuss the theoretical aspects of this method and show that the solution characterizes soft clusters within a big data set. Lastly, I will present some numerical results.

Le séminaire aura lieu en ligne, et sera accessible à cette adresse : https://webconf.math.cnrs.fr/b/vin-t42-vr7
La présentation sera enregistrée et accessible durant une semaine sur le même lien.

Merci de respecter ces quelques règles de bienséance

  • Connectez-vous quelques minutes en avance. La présentation commencera si possible à l'heure.
  • Vous entrerez dans la salle en mode "muet". Merci de ne pas activer votre microphone avant la séance de questions, à l'issue de la présentation.
  • Pour avoir la possibilité d'activer votre microphone, vous devez sélectionner "micropohone" et non "écoute seule" lorsque vous rejoignez la conférence.
  • Pendant la conférence, vous pouvez taper des questions sur le forum de discussion. Si les participants ne répondent pas eux-même, la question sera proposée à l'oratrice.
  • Si possible, munissez-vous d'un casque afin d'éviter les échos lors des questions.
  • Merci de ne pas activer votre webcam.