diff --git a/index.html b/index.html index 0c5d69a..2e4eeb7 100644 --- a/index.html +++ b/index.html @@ -263,7 +263,7 @@ Agenda

Journaux

-
+
 
@@ -297,7 +297,7 @@ Louis Lacoste
-
+
 
@@ -331,7 +331,7 @@ Louis Lacoste
-
+
 
@@ -365,7 +365,7 @@ Louis Lacoste
-
+

@@ -400,7 +400,7 @@ Louis Lacoste
-
+
 
@@ -435,7 +435,7 @@ Louis Lacoste
-
+
 
@@ -470,7 +470,7 @@ Louis Lacoste
-
+
 
@@ -505,7 +505,7 @@ Louis Lacoste
-
+
 
@@ -540,7 +540,7 @@ Louis Lacoste
-
+

9 réseaux - ARI pour le clustering avec modèles iid, procédure descendante et descendante&ascendante

@@ -574,7 +574,7 @@ Louis Lacoste
-
+
 
@@ -609,7 +609,7 @@ Louis Lacoste
-
+
 
@@ -643,7 +643,7 @@ Louis Lacoste
-
+
 
@@ -677,7 +677,7 @@ Louis Lacoste
-
+
 
@@ -709,7 +709,7 @@ Louis Lacoste
-
+

@@ -741,7 +741,7 @@ Louis Lacoste
-
+

@@ -771,7 +771,7 @@ Louis Lacoste
-
+
 
@@ -801,7 +801,7 @@ Louis Lacoste
-
+

@@ -831,7 +831,7 @@ Louis Lacoste
-
+
 
@@ -861,7 +861,7 @@ Louis Lacoste
-
+

Baldock iid

diff --git a/search.json b/search.json index 2c5fb68..2ce59c1 100644 --- a/search.json +++ b/search.json @@ -340,14 +340,14 @@ "href": "suivi/2025-41/2025-41.html", "title": "Bilan semaine 41 2025 : 06 octobre - 10 octobre", "section": "", - "text": "Finir le papier :\n\nÉcrire en annexe le BIC-L\nFusionner VGAE et information transfer (missing links seulement) donc refaire tourner sur même données qu’en R. A adapter pour Python et pouvoir intégrer dans la figure. (raccourcit)\nRemplacer Information tranfer on simu par Network partitioning.\nÉcrire le poster avec un titre aguicheur “Are my pollinators your pollinators: …”\n\nMaitriser graphtools de Peixoto pour essayer d’utiliser l’arbre taxonomique sur graphe de cooccurence inférer par SparCC\nMaitriser SparCC\nClustering unipartite j’ai cassé une fonction de distance à vérifier et réparer\nIdée clustering unipartite graphes des métros\n\n \n\nPour clustering de collections sur données réelles :\n→ L’intuition de Pierre semble être confirmé, les dissimilarités semblent arrêter de varier sensiblement pour de grandes valeurs (Q_1,Q_2).\n\n❓Je n’arrive plus à reproduire le bug pour l’inférence…\n😫 bug encore. S’assurer que ça marche et relancer\n\n⌛ A Roscoff avec Julie et Pierre nous avons constaté que c’était l’extraction des dyades pour le calcul des métriques qui était incorrecte. Maintenant c’est corrigé et ça fonctionne ! En fait je donne tous les degrés donc le GNN a juste à retrouver les arêtes non vues.Revérifier que j’entraîne correctement le VGAE car résultats de généralisation trop bons sur les autres réseaux Doré, ce qui est étonnant Pour corriger cet effet :\n\nDonner la matrice identité comme features\nCorriger les degrés calculés.\n\n⚠️ Discuter intersection simulations\nClustering sur Doré :\n\nRegarder pour les couples date+nom les études et le nombre de réseaux analysables (Possible demander à Élisa)\n\n⌛ Chamberlain et al semble intéressant à regarder ! Voir le Rmarkdown\n\nClusteriser sur la base des noms et voir parmi les réseaux Européens (désagrégés ?)\nSi M > 10, alors voir si je retrouve les mêmes résultats que dans les études.\n\nRegarder les codes Mangal database pour \\delta\nVoir \\delta mais additif\n\n\n\n\n\n\n\n\\delta additif Bernoulli\n\n\n\nEn Bernoulli pas de forme analytique non plus : Pour \\alpha_{qr}: \\sum_{m=1}^M \\sum_{i=1}^{n_1^m} \\sum_{j=1}^{n_2^m} \\tau_{iq}^{1,m}\\tau_{jr}^{2,m}(\\frac{X_{ij}^m}{\\alpha_{qr}} + \\frac{(1-X_{ij}^m)}{\\alpha_{qr} + \\delta_m -1}) = 0 \\Leftrightarrow \\sum_m \\frac{e^m_{qr}}{\\alpha_{qr}} + \\frac{1}{\\alpha_{qr}+\\delta_m-1} (n^m_{qr}-e^m_{qr}) = 0\nEt pour \\delta_m: \\sum_{i=1}^{n_1^m} \\sum_{j=1}^{n_2^m} \\sum_{q=1}^{Q_1} \\sum_{r=1}^{Q_2} \\tau_{iq}^{1,m}\\tau_{jr}^{2,m}(\\frac{X_{ij}^m}{\\delta_{m}} + \\frac{(1-X_{ij}^m)}{\\alpha_{qr} + \\delta_m -1}) = 0\n\n\n\n\n\n\n\n\n\\delta additif Poisson\n\n\n\nForme analytique mais risque de confusion ? \\widehat{\\delta_m} = \\frac{\\sum_{q,r} e^m_{qr}}{\\sum_{q,r} n^m_{qr}},~\\widehat{\\alpha_{qr}} = \\frac{\\sum_{m} e^m_{qr}}{\\sum_{m} n^m_{qr}} \n\n\n\nRegarder la liste des cours du MathSV et de l’Université Paris-Saclay.\n⌛ Plutôt regarder pour introduire un modèle \\delta-colBiSBM.\n\nAjouter le produit par \\delta là où nécessaire\nAjouter les modèles \\delta, \\delta\\pi, \\dots et les blocs conditionnels\nAjouter les tests unitaires adéquats et les vérifier\n\nRegarder Largest gap sur réseaux Doré\nEssayer clustering sur supinfo\nHomogénéiser notations dans les supplementaries\n\n\n\n\n\nFaire GNN-VAE Doré et sub-Doré avec kmeans et clustering sur l’espace latent J’ai commencé à regarder un peu\n\n\n\nReference 1\n\n\n\n\n\n\neasy16s : se renseigner sur\n\n\\alpha, \\beta diversité\nHeatmap\nVoir avec Mahendra à l’occasion du CSI\n\nLancer colBiSBM sur OTU\\times Sample → problème du chargement en mémoire des données à voir\nLancer colSBM sur OTU\\times OTU\nTabNet pratiquer les exercices\nRegarder SPARTA Rennes\nLire Papiers compositional data (Aitchison et al. intro)\nLire article multi-niveaux Saint-Clair\nEcrire et étudier les modèles pour différents niveaux taxonomiques. \\begin{align*}\ni \\rightarrow &~N^1_i \\subseteq N^2_i \\subseteq N^3_i & \\text{Taxonomie}\\\\\nZ^0_i \\overset{?}{=} & Z^1_i \\overset{?}{=} Z^2_i \\overset{?}{=} Z^3_i & \\text{Groupes fonctionnels}\n\\end{align*}\n\n\n\nPlus sur le temps long, à regarder\n\nGT causalité\nDaria Bystrova lire présentation Bystrova (s. d.) (Meek rules, V-structure)" + "text": "Finir le papier :\n\nRe-structurer le plan, mon plan, Donnet et Barbillon, échelle méso et comparaison inter réseau et noeuds non partagés.\nÉcrire en annexe le BIC-L\nFusionner VGAE et information transfer (missing links seulement) donc refaire tourner sur même données qu’en R. A adapter pour Python et pouvoir intégrer dans la figure. (raccourcit)\nRemplacer Information tranfer on simu par Network partitioning.\nÉcrire le poster avec un titre aguicheur “Are my pollinators your pollinators: …”\n\nMaitriser graphtools de Peixoto pour essayer d’utiliser l’arbre taxonomique sur graphe de cooccurence inférer par SparCC\nMaitriser SparCC\nFaire LBM sur niveau taxonomique grossier, initialiser avec le résultat pour un niveau plus fin et ainsi de suite.\nClustering unipartite j’ai cassé une fonction de distance à vérifier et réparer\nIdée clustering unipartite graphes des métros\n\n \n\nPour clustering de collections sur données réelles :\n→ L’intuition de Pierre semble être confirmé, les dissimilarités semblent arrêter de varier sensiblement pour de grandes valeurs (Q_1,Q_2).\n\n❓Je n’arrive plus à reproduire le bug pour l’inférence…\n😫 bug encore. S’assurer que ça marche et relancer\n\n⌛ A Roscoff avec Julie et Pierre nous avons constaté que c’était l’extraction des dyades pour le calcul des métriques qui était incorrecte. Maintenant c’est corrigé et ça fonctionne ! En fait je donne tous les degrés donc le GNN a juste à retrouver les arêtes non vues.Revérifier que j’entraîne correctement le VGAE car résultats de généralisation trop bons sur les autres réseaux Doré, ce qui est étonnant Pour corriger cet effet :\n\nDonner la matrice identité comme features\nCorriger les degrés calculés.\n\n⚠️ Discuter intersection simulations\nClustering sur Doré :\n\nRegarder pour les couples date+nom les études et le nombre de réseaux analysables (Possible demander à Élisa)\n\n⌛ Chamberlain et al semble intéressant à regarder ! Voir le Rmarkdown\n\nClusteriser sur la base des noms et voir parmi les réseaux Européens (désagrégés ?)\nSi M > 10, alors voir si je retrouve les mêmes résultats que dans les études.\n\nRegarder les codes Mangal database pour \\delta\nVoir \\delta mais additif\n\n\n\n\n\n\n\n\\delta additif Bernoulli\n\n\n\nEn Bernoulli pas de forme analytique non plus : Pour \\alpha_{qr}: \\sum_{m=1}^M \\sum_{i=1}^{n_1^m} \\sum_{j=1}^{n_2^m} \\tau_{iq}^{1,m}\\tau_{jr}^{2,m}(\\frac{X_{ij}^m}{\\alpha_{qr}} + \\frac{(1-X_{ij}^m)}{\\alpha_{qr} + \\delta_m -1}) = 0 \\Leftrightarrow \\sum_m \\frac{e^m_{qr}}{\\alpha_{qr}} + \\frac{1}{\\alpha_{qr}+\\delta_m-1} (n^m_{qr}-e^m_{qr}) = 0\nEt pour \\delta_m: \\sum_{i=1}^{n_1^m} \\sum_{j=1}^{n_2^m} \\sum_{q=1}^{Q_1} \\sum_{r=1}^{Q_2} \\tau_{iq}^{1,m}\\tau_{jr}^{2,m}(\\frac{X_{ij}^m}{\\delta_{m}} + \\frac{(1-X_{ij}^m)}{\\alpha_{qr} + \\delta_m -1}) = 0\n\n\n\n\n\n\n\n\n\\delta additif Poisson\n\n\n\nForme analytique mais risque de confusion ? \\widehat{\\delta_m} = \\frac{\\sum_{q,r} e^m_{qr}}{\\sum_{q,r} n^m_{qr}},~\\widehat{\\alpha_{qr}} = \\frac{\\sum_{m} e^m_{qr}}{\\sum_{m} n^m_{qr}} \n\n\n\nRegarder la liste des cours du MathSV et de l’Université Paris-Saclay.\n⌛ Plutôt regarder pour introduire un modèle \\delta-colBiSBM.\n\nAjouter le produit par \\delta là où nécessaire\nAjouter les modèles \\delta, \\delta\\pi, \\dots et les blocs conditionnels\nAjouter les tests unitaires adéquats et les vérifier\n\nRegarder Largest gap sur réseaux Doré\nEssayer clustering sur supinfo\nHomogénéiser notations dans les supplementaries\n\n\n\n\n\nFaire GNN-VAE Doré et sub-Doré avec kmeans et clustering sur l’espace latent J’ai commencé à regarder un peu\n\n\n\nReference 1\n\n\n\n\n\n\neasy16s : se renseigner sur\n\n\\alpha, \\beta diversité\nHeatmap\nVoir avec Mahendra à l’occasion du CSI\n\nLancer colBiSBM sur OTU\\times Sample → problème du chargement en mémoire des données à voir\nLancer colSBM sur OTU\\times OTU\nTabNet pratiquer les exercices\nRegarder SPARTA Rennes\nLire Papiers compositional data (Aitchison et al. intro)\nLire article multi-niveaux Saint-Clair\nEcrire et étudier les modèles pour différents niveaux taxonomiques. \\begin{align*}\ni \\rightarrow &~N^1_i \\subseteq N^2_i \\subseteq N^3_i & \\text{Taxonomie}\\\\\nZ^0_i \\overset{?}{=} & Z^1_i \\overset{?}{=} Z^2_i \\overset{?}{=} Z^3_i & \\text{Groupes fonctionnels}\n\\end{align*}\n\n\n\nPlus sur le temps long, à regarder\n\nGT causalité\nDaria Bystrova lire présentation Bystrova (s. d.) (Meek rules, V-structure)" }, { "objectID": "suivi/2025-41/2025-41.html#todo-list", "href": "suivi/2025-41/2025-41.html#todo-list", "title": "Bilan semaine 41 2025 : 06 octobre - 10 octobre", "section": "", - "text": "Finir le papier :\n\nÉcrire en annexe le BIC-L\nFusionner VGAE et information transfer (missing links seulement) donc refaire tourner sur même données qu’en R. A adapter pour Python et pouvoir intégrer dans la figure. (raccourcit)\nRemplacer Information tranfer on simu par Network partitioning.\nÉcrire le poster avec un titre aguicheur “Are my pollinators your pollinators: …”\n\nMaitriser graphtools de Peixoto pour essayer d’utiliser l’arbre taxonomique sur graphe de cooccurence inférer par SparCC\nMaitriser SparCC\nClustering unipartite j’ai cassé une fonction de distance à vérifier et réparer\nIdée clustering unipartite graphes des métros\n\n \n\nPour clustering de collections sur données réelles :\n→ L’intuition de Pierre semble être confirmé, les dissimilarités semblent arrêter de varier sensiblement pour de grandes valeurs (Q_1,Q_2).\n\n❓Je n’arrive plus à reproduire le bug pour l’inférence…\n😫 bug encore. S’assurer que ça marche et relancer\n\n⌛ A Roscoff avec Julie et Pierre nous avons constaté que c’était l’extraction des dyades pour le calcul des métriques qui était incorrecte. Maintenant c’est corrigé et ça fonctionne ! En fait je donne tous les degrés donc le GNN a juste à retrouver les arêtes non vues.Revérifier que j’entraîne correctement le VGAE car résultats de généralisation trop bons sur les autres réseaux Doré, ce qui est étonnant Pour corriger cet effet :\n\nDonner la matrice identité comme features\nCorriger les degrés calculés.\n\n⚠️ Discuter intersection simulations\nClustering sur Doré :\n\nRegarder pour les couples date+nom les études et le nombre de réseaux analysables (Possible demander à Élisa)\n\n⌛ Chamberlain et al semble intéressant à regarder ! Voir le Rmarkdown\n\nClusteriser sur la base des noms et voir parmi les réseaux Européens (désagrégés ?)\nSi M > 10, alors voir si je retrouve les mêmes résultats que dans les études.\n\nRegarder les codes Mangal database pour \\delta\nVoir \\delta mais additif\n\n\n\n\n\n\n\n\\delta additif Bernoulli\n\n\n\nEn Bernoulli pas de forme analytique non plus : Pour \\alpha_{qr}: \\sum_{m=1}^M \\sum_{i=1}^{n_1^m} \\sum_{j=1}^{n_2^m} \\tau_{iq}^{1,m}\\tau_{jr}^{2,m}(\\frac{X_{ij}^m}{\\alpha_{qr}} + \\frac{(1-X_{ij}^m)}{\\alpha_{qr} + \\delta_m -1}) = 0 \\Leftrightarrow \\sum_m \\frac{e^m_{qr}}{\\alpha_{qr}} + \\frac{1}{\\alpha_{qr}+\\delta_m-1} (n^m_{qr}-e^m_{qr}) = 0\nEt pour \\delta_m: \\sum_{i=1}^{n_1^m} \\sum_{j=1}^{n_2^m} \\sum_{q=1}^{Q_1} \\sum_{r=1}^{Q_2} \\tau_{iq}^{1,m}\\tau_{jr}^{2,m}(\\frac{X_{ij}^m}{\\delta_{m}} + \\frac{(1-X_{ij}^m)}{\\alpha_{qr} + \\delta_m -1}) = 0\n\n\n\n\n\n\n\n\n\\delta additif Poisson\n\n\n\nForme analytique mais risque de confusion ? \\widehat{\\delta_m} = \\frac{\\sum_{q,r} e^m_{qr}}{\\sum_{q,r} n^m_{qr}},~\\widehat{\\alpha_{qr}} = \\frac{\\sum_{m} e^m_{qr}}{\\sum_{m} n^m_{qr}} \n\n\n\nRegarder la liste des cours du MathSV et de l’Université Paris-Saclay.\n⌛ Plutôt regarder pour introduire un modèle \\delta-colBiSBM.\n\nAjouter le produit par \\delta là où nécessaire\nAjouter les modèles \\delta, \\delta\\pi, \\dots et les blocs conditionnels\nAjouter les tests unitaires adéquats et les vérifier\n\nRegarder Largest gap sur réseaux Doré\nEssayer clustering sur supinfo\nHomogénéiser notations dans les supplementaries\n\n\n\n\n\nFaire GNN-VAE Doré et sub-Doré avec kmeans et clustering sur l’espace latent J’ai commencé à regarder un peu\n\n\n\nReference 1\n\n\n\n\n\n\neasy16s : se renseigner sur\n\n\\alpha, \\beta diversité\nHeatmap\nVoir avec Mahendra à l’occasion du CSI\n\nLancer colBiSBM sur OTU\\times Sample → problème du chargement en mémoire des données à voir\nLancer colSBM sur OTU\\times OTU\nTabNet pratiquer les exercices\nRegarder SPARTA Rennes\nLire Papiers compositional data (Aitchison et al. intro)\nLire article multi-niveaux Saint-Clair\nEcrire et étudier les modèles pour différents niveaux taxonomiques. \\begin{align*}\ni \\rightarrow &~N^1_i \\subseteq N^2_i \\subseteq N^3_i & \\text{Taxonomie}\\\\\nZ^0_i \\overset{?}{=} & Z^1_i \\overset{?}{=} Z^2_i \\overset{?}{=} Z^3_i & \\text{Groupes fonctionnels}\n\\end{align*}\n\n\n\nPlus sur le temps long, à regarder\n\nGT causalité\nDaria Bystrova lire présentation Bystrova (s. d.) (Meek rules, V-structure)" + "text": "Finir le papier :\n\nRe-structurer le plan, mon plan, Donnet et Barbillon, échelle méso et comparaison inter réseau et noeuds non partagés.\nÉcrire en annexe le BIC-L\nFusionner VGAE et information transfer (missing links seulement) donc refaire tourner sur même données qu’en R. A adapter pour Python et pouvoir intégrer dans la figure. (raccourcit)\nRemplacer Information tranfer on simu par Network partitioning.\nÉcrire le poster avec un titre aguicheur “Are my pollinators your pollinators: …”\n\nMaitriser graphtools de Peixoto pour essayer d’utiliser l’arbre taxonomique sur graphe de cooccurence inférer par SparCC\nMaitriser SparCC\nFaire LBM sur niveau taxonomique grossier, initialiser avec le résultat pour un niveau plus fin et ainsi de suite.\nClustering unipartite j’ai cassé une fonction de distance à vérifier et réparer\nIdée clustering unipartite graphes des métros\n\n \n\nPour clustering de collections sur données réelles :\n→ L’intuition de Pierre semble être confirmé, les dissimilarités semblent arrêter de varier sensiblement pour de grandes valeurs (Q_1,Q_2).\n\n❓Je n’arrive plus à reproduire le bug pour l’inférence…\n😫 bug encore. S’assurer que ça marche et relancer\n\n⌛ A Roscoff avec Julie et Pierre nous avons constaté que c’était l’extraction des dyades pour le calcul des métriques qui était incorrecte. Maintenant c’est corrigé et ça fonctionne ! En fait je donne tous les degrés donc le GNN a juste à retrouver les arêtes non vues.Revérifier que j’entraîne correctement le VGAE car résultats de généralisation trop bons sur les autres réseaux Doré, ce qui est étonnant Pour corriger cet effet :\n\nDonner la matrice identité comme features\nCorriger les degrés calculés.\n\n⚠️ Discuter intersection simulations\nClustering sur Doré :\n\nRegarder pour les couples date+nom les études et le nombre de réseaux analysables (Possible demander à Élisa)\n\n⌛ Chamberlain et al semble intéressant à regarder ! Voir le Rmarkdown\n\nClusteriser sur la base des noms et voir parmi les réseaux Européens (désagrégés ?)\nSi M > 10, alors voir si je retrouve les mêmes résultats que dans les études.\n\nRegarder les codes Mangal database pour \\delta\nVoir \\delta mais additif\n\n\n\n\n\n\n\n\\delta additif Bernoulli\n\n\n\nEn Bernoulli pas de forme analytique non plus : Pour \\alpha_{qr}: \\sum_{m=1}^M \\sum_{i=1}^{n_1^m} \\sum_{j=1}^{n_2^m} \\tau_{iq}^{1,m}\\tau_{jr}^{2,m}(\\frac{X_{ij}^m}{\\alpha_{qr}} + \\frac{(1-X_{ij}^m)}{\\alpha_{qr} + \\delta_m -1}) = 0 \\Leftrightarrow \\sum_m \\frac{e^m_{qr}}{\\alpha_{qr}} + \\frac{1}{\\alpha_{qr}+\\delta_m-1} (n^m_{qr}-e^m_{qr}) = 0\nEt pour \\delta_m: \\sum_{i=1}^{n_1^m} \\sum_{j=1}^{n_2^m} \\sum_{q=1}^{Q_1} \\sum_{r=1}^{Q_2} \\tau_{iq}^{1,m}\\tau_{jr}^{2,m}(\\frac{X_{ij}^m}{\\delta_{m}} + \\frac{(1-X_{ij}^m)}{\\alpha_{qr} + \\delta_m -1}) = 0\n\n\n\n\n\n\n\n\n\\delta additif Poisson\n\n\n\nForme analytique mais risque de confusion ? \\widehat{\\delta_m} = \\frac{\\sum_{q,r} e^m_{qr}}{\\sum_{q,r} n^m_{qr}},~\\widehat{\\alpha_{qr}} = \\frac{\\sum_{m} e^m_{qr}}{\\sum_{m} n^m_{qr}} \n\n\n\nRegarder la liste des cours du MathSV et de l’Université Paris-Saclay.\n⌛ Plutôt regarder pour introduire un modèle \\delta-colBiSBM.\n\nAjouter le produit par \\delta là où nécessaire\nAjouter les modèles \\delta, \\delta\\pi, \\dots et les blocs conditionnels\nAjouter les tests unitaires adéquats et les vérifier\n\nRegarder Largest gap sur réseaux Doré\nEssayer clustering sur supinfo\nHomogénéiser notations dans les supplementaries\n\n\n\n\n\nFaire GNN-VAE Doré et sub-Doré avec kmeans et clustering sur l’espace latent J’ai commencé à regarder un peu\n\n\n\nReference 1\n\n\n\n\n\n\neasy16s : se renseigner sur\n\n\\alpha, \\beta diversité\nHeatmap\nVoir avec Mahendra à l’occasion du CSI\n\nLancer colBiSBM sur OTU\\times Sample → problème du chargement en mémoire des données à voir\nLancer colSBM sur OTU\\times OTU\nTabNet pratiquer les exercices\nRegarder SPARTA Rennes\nLire Papiers compositional data (Aitchison et al. intro)\nLire article multi-niveaux Saint-Clair\nEcrire et étudier les modèles pour différents niveaux taxonomiques. \\begin{align*}\ni \\rightarrow &~N^1_i \\subseteq N^2_i \\subseteq N^3_i & \\text{Taxonomie}\\\\\nZ^0_i \\overset{?}{=} & Z^1_i \\overset{?}{=} Z^2_i \\overset{?}{=} Z^3_i & \\text{Groupes fonctionnels}\n\\end{align*}\n\n\n\nPlus sur le temps long, à regarder\n\nGT causalité\nDaria Bystrova lire présentation Bystrova (s. d.) (Meek rules, V-structure)" }, { "objectID": "suivi/2025-41/2025-41.html#biblio-à-faire", diff --git a/suivi/2025-41/2025-41.html b/suivi/2025-41/2025-41.html index a9afea9..89ca274 100644 --- a/suivi/2025-41/2025-41.html +++ b/suivi/2025-41/2025-41.html @@ -260,6 +260,7 @@ window.Quarto = {

  • Finir le papier :

      +
    • Re-structurer le plan, mon plan, Donnet et Barbillon, échelle méso et comparaison inter réseau et noeuds non partagés.
    • Écrire en annexe le BIC-L
    • Fusionner VGAE et information transfer (missing links seulement) donc refaire tourner sur même données qu’en R. A adapter pour Python et pouvoir intégrer dans la figure. (raccourcit)
    • Remplacer Information tranfer on simu par Network partitioning.
      • @@ -267,10 +268,11 @@ window.Quarto = {

  • Maitriser graphtools de Peixoto pour essayer d’utiliser l’arbre taxonomique sur graphe de cooccurence inférer par SparCC

  • Maitriser SparCC

    • +

  • Faire LBM sur niveau taxonomique grossier, initialiser avec le résultat pour un niveau plus fin et ainsi de suite.

  • Clustering unipartite j’ai cassé une fonction de distance à vérifier et réparer

  • Idée clustering unipartite graphes des métros

    -

    +

  • Pour clustering de collections sur données réelles :
    → L’intuition de Pierre semble être confirmé, les dissimilarités semblent arrêter de varier sensiblement pour de grandes valeurs (Q_1,Q_2).