Clustering Longitudinal Ordinal Data via Finite Mixture of Matrix-Variate Latent Gaussians
Résumé
In social sciences or medicine, studies are often based on questionnaires asking participants to express ordered responses several times over a study period. We present a model to perform temporal clustering on such data. The model relies on mixture of matrix-variate normal distributions, accounting for the within and between time-dependence structures simultaneously. A MC-EM algorithm for the model estimation is used. Applications on synthetic and real data are presented.
Dans les sciences sociales ou la médecine, les études sont souvent basées sur des questionnaires demandant aux participants d'exprimer des réponses ordonnées à plusieurs reprises au cours d'une période d'étude. Nous présentons un modèle pour effectuer un clustering temporel sur ces données. Le modèle repose sur un mélange de distributions normales à variation matricielle, en tenant compte simultanément des structures de dépendance temporelle internes et intermédiaires. Un algorithme MC-EM pour l'estimation du modèle est utilisé. Des applications sur les données synthétiques et réelles sont présentées. Mots-clés. clustering. Données ordinal longitudinales. Tenseurs. Modèle de mélange. Loi gaussienne matricielle.
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