Stage Mona clustering Doré
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@ -28,7 +28,7 @@ bibliography: references.bib
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- Pour clustering de collections sur données ~~réelles~~ :
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→ L'intuition de Pierre semble être confirmé, les dissimilarités semblent arrêter de varier sensiblement pour de grandes valeurs $(Q_1,Q_2)$.
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- 👶 (délégué à stagiaire) Clustering sur Doré :
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- 👶 (délégué à Mona) Clustering sur Doré :
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- Regarder pour les couples date+nom les études et le nombre de réseaux analysables (Possible demander à Élisa)
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- ⌛ Chamberlain et al semble intéressant à regarder ! Voir le Rmarkdown
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- Clusteriser sur la base des noms et voir parmi les réseaux Européens (désagrégés ?)
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@ -36,7 +36,12 @@ bibliography: references.bib
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- Regarder *Largest gap* sur réseaux Doré
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- Essayer *clustering* sur `supinfo`
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- ⌛ Essayer *clustering* sur `supinfo`
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- CAH et Kmeans tendent vers faire $K = 13$ clusters sur les supinfos
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- Enrichir avec des métriques sur les réseaux (nestedness, connectance autres ?)
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- Demander à Elisa pour la signification des métadonnées
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- Demander à Elisa une fois vu cohérences de groupe voir pour interprétation écologiques ?
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- Algo de clustering sur les groupes trouvés
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### Inférence et microbes
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