polarolouis/these-recap-hebdo
1
0
Fork 0
Code Issues Pull requests Projects Releases Packages Wiki Activity Actions

Deploy site [CI SKIP]

Browse source
This commit is contained in:
Woodpecker CI 2025-06-17 08:09:54 +00:00
parent 47ba05e76a
commit fe0a5952c0
5 changed files with 21 additions and 31 deletions
Show stats Download patch file Download diff file Expand all files Collapse all files

28
index.html
View file

@ -210,7 +210,7 @@ window.Quarto = {
<div>
<div class="quarto-title-meta-heading">Date de publication</div>
<div class="quarto-title-meta-contents">
<p class="date">16 juin 2025</p>
<p class="date">17 juin 2025</p>
</div>
</div>
@ -228,10 +228,10 @@ window.Quarto = {
<div class="quarto-listing quarto-listing-container-default" id="listing-listing">
<div class="list quarto-listing-default">
<div class="quarto-post image-right" data-index="0" data-categories="Y29sQmlTQk0lMkNpbmYlQzMlQTlyZW5jZSUyQ0dOTg==" data-listing-date-sort="1749772800000" data-listing-file-modified-sort="1750091787851" data-listing-date-modified-sort="NaN" data-listing-reading-time-sort="5" data-listing-word-count-sort="993">
<div class="quarto-post image-right" data-index="0" data-categories="Y29sQmlTQk0lMkNpbmYlQzMlQTlyZW5jZSUyQ0dOTg==" data-listing-date-sort="1749772800000" data-listing-file-modified-sort="1750147725947" data-listing-date-modified-sort="NaN" data-listing-reading-time-sort="6" data-listing-word-count-sort="1009">
<div class="thumbnail"><a href="./suivi/2025-24/2025-24.html" class="no-external">
<p class="card-img-top"><img src="suivi/2025-24/figs/ari-clustering-desc&asc9.png" class="thumbnail-image card-img"/></p>
<p class="card-img-top"><img src="suivi/2025-24/figs/ari-clustering-desc&asc9.png" alt="9 réseaux - ARI pour le clustering avec modèles iid, procédure descendante et descendante&ascendante" class="thumbnail-image card-img"/></p>
</a></div>
<div class="body">
@ -262,7 +262,7 @@ Louis Lacoste
</a>
</div>
</div>
<div class="quarto-post image-right" data-index="1" data-categories="Y29sQmlTQk0lMkNpbmYlQzMlQTlyZW5jZSUyQ0dOTg==" data-listing-date-sort="1749772800000" data-listing-file-modified-sort="1750091787852" data-listing-date-modified-sort="NaN" data-listing-reading-time-sort="3" data-listing-word-count-sort="508">
<div class="quarto-post image-right" data-index="1" data-categories="Y29sQmlTQk0lMkNpbmYlQzMlQTlyZW5jZSUyQ0dOTg==" data-listing-date-sort="1749772800000" data-listing-file-modified-sort="1750147725948" data-listing-date-modified-sort="NaN" data-listing-reading-time-sort="3" data-listing-word-count-sort="513">
<div class="thumbnail"><a href="./suivi/2025-25/2025-25.html" class="no-external">
<div class="listing-item-img-placeholder card-img-top" >&nbsp;</div>
@ -297,7 +297,7 @@ Louis Lacoste
</a>
</div>
</div>
<div class="quarto-post image-right" data-index="2" data-categories="Y29sQmlTQk0lMkNpbmYlQzMlQTlyZW5jZSUyQ0dOTg==" data-listing-date-sort="1748390400000" data-listing-file-modified-sort="1750091787851" data-listing-date-modified-sort="NaN" data-listing-reading-time-sort="4" data-listing-word-count-sort="785">
<div class="quarto-post image-right" data-index="2" data-categories="Y29sQmlTQk0lMkNpbmYlQzMlQTlyZW5jZSUyQ0dOTg==" data-listing-date-sort="1748390400000" data-listing-file-modified-sort="1750147725947" data-listing-date-modified-sort="NaN" data-listing-reading-time-sort="4" data-listing-word-count-sort="785">
<div class="thumbnail"><a href="./suivi/2025-22/2025-22.html" class="no-external">
<div class="listing-item-img-placeholder card-img-top" >&nbsp;</div>
@ -332,7 +332,7 @@ Louis Lacoste
</a>
</div>
</div>
<div class="quarto-post image-right" data-index="3" data-categories="Y29sQmlTQk0lMkNpbmYlQzMlQTlyZW5jZSUyQ0dOTg==" data-listing-date-sort="1747958400000" data-listing-file-modified-sort="1750091787851" data-listing-date-modified-sort="NaN" data-listing-reading-time-sort="5" data-listing-word-count-sort="919">
<div class="quarto-post image-right" data-index="3" data-categories="Y29sQmlTQk0lMkNpbmYlQzMlQTlyZW5jZSUyQ0dOTg==" data-listing-date-sort="1747958400000" data-listing-file-modified-sort="1750147725947" data-listing-date-modified-sort="NaN" data-listing-reading-time-sort="5" data-listing-word-count-sort="919">
<div class="thumbnail"><a href="./suivi/2025-21/2025-21.html" class="no-external">
<div class="listing-item-img-placeholder card-img-top" >&nbsp;</div>
@ -366,7 +366,7 @@ Louis Lacoste
</a>
</div>
</div>
<div class="quarto-post image-right" data-index="4" data-categories="Y29sQmlTQk0lMkNpbmYlQzMlQTlyZW5jZSUyQ0dOTg==" data-listing-date-sort="1747353600000" data-listing-file-modified-sort="1750091787850" data-listing-date-modified-sort="NaN" data-listing-reading-time-sort="6" data-listing-word-count-sort="1030">
<div class="quarto-post image-right" data-index="4" data-categories="Y29sQmlTQk0lMkNpbmYlQzMlQTlyZW5jZSUyQ0dOTg==" data-listing-date-sort="1747353600000" data-listing-file-modified-sort="1750147725947" data-listing-date-modified-sort="NaN" data-listing-reading-time-sort="6" data-listing-word-count-sort="1030">
<div class="thumbnail"><a href="./suivi/2025-20/2025-20.html" class="no-external">
<div class="listing-item-img-placeholder card-img-top" >&nbsp;</div>
@ -400,7 +400,7 @@ Louis Lacoste
</a>
</div>
</div>
<div class="quarto-post image-right" data-index="5" data-categories="Y29sQmlTQk0lMkNpbmYlQzMlQTlyZW5jZQ==" data-listing-date-sort="1746748800000" data-listing-file-modified-sort="1750091787850" data-listing-date-modified-sort="NaN" data-listing-reading-time-sort="5" data-listing-word-count-sort="814">
<div class="quarto-post image-right" data-index="5" data-categories="Y29sQmlTQk0lMkNpbmYlQzMlQTlyZW5jZQ==" data-listing-date-sort="1746748800000" data-listing-file-modified-sort="1750147725947" data-listing-date-modified-sort="NaN" data-listing-reading-time-sort="5" data-listing-word-count-sort="814">
<div class="thumbnail"><a href="./suivi/2025-19/2025-19.html" class="no-external">
<div class="listing-item-img-placeholder card-img-top" >&nbsp;</div>
@ -432,7 +432,7 @@ Louis Lacoste
</a>
</div>
</div>
<div class="quarto-post image-right" data-index="6" data-categories="Y29sQmlTQk0lMkNpbmYlQzMlQTlyZW5jZQ==" data-listing-date-sort="1746144000000" data-listing-file-modified-sort="1750091787849" data-listing-date-modified-sort="NaN" data-listing-reading-time-sort="3" data-listing-word-count-sort="521">
<div class="quarto-post image-right" data-index="6" data-categories="Y29sQmlTQk0lMkNpbmYlQzMlQTlyZW5jZQ==" data-listing-date-sort="1746144000000" data-listing-file-modified-sort="1750147725946" data-listing-date-modified-sort="NaN" data-listing-reading-time-sort="3" data-listing-word-count-sort="521">
<div class="thumbnail"><a href="./suivi/2025-18/2025-18.html" class="no-external">
<p class="card-img-top"><img src="suivi/2025-18/figs/density-subdore.png" class="thumbnail-image card-img"/></p>
@ -464,7 +464,7 @@ Louis Lacoste
</a>
</div>
</div>
<div class="quarto-post image-right" data-index="7" data-categories="Y29sQmlTQk0=" data-listing-date-sort="1745539200000" data-listing-file-modified-sort="1750091787836" data-listing-date-modified-sort="NaN" data-listing-reading-time-sort="4" data-listing-word-count-sort="714">
<div class="quarto-post image-right" data-index="7" data-categories="Y29sQmlTQk0=" data-listing-date-sort="1745539200000" data-listing-file-modified-sort="1750147725937" data-listing-date-modified-sort="NaN" data-listing-reading-time-sort="4" data-listing-word-count-sort="714">
<div class="thumbnail"><a href="./suivi/2025-17/2025-17.html" class="no-external">
<p class="card-img-top"><img src="suivi/2025-17/figs/density-subdore.png" class="thumbnail-image card-img"/></p>
@ -494,7 +494,7 @@ Louis Lacoste
</a>
</div>
</div>
<div class="quarto-post image-right" data-index="8" data-categories="Y29sQmlTQk0=" data-listing-date-sort="1744934400000" data-listing-file-modified-sort="1750091787834" data-listing-date-modified-sort="NaN" data-listing-reading-time-sort="2" data-listing-word-count-sort="352">
<div class="quarto-post image-right" data-index="8" data-categories="Y29sQmlTQk0=" data-listing-date-sort="1744934400000" data-listing-file-modified-sort="1750147725935" data-listing-date-modified-sort="NaN" data-listing-reading-time-sort="2" data-listing-word-count-sort="352">
<div class="thumbnail"><a href="./suivi/2025-16/2025-16.html" class="no-external">
<div class="listing-item-img-placeholder card-img-top" >&nbsp;</div>
@ -524,7 +524,7 @@ Louis Lacoste
</a>
</div>
</div>
<div class="quarto-post image-right" data-index="9" data-categories="Y29sQmlTQk0=" data-listing-date-sort="1743724800000" data-listing-file-modified-sort="1750091787831" data-listing-date-modified-sort="NaN" data-listing-reading-time-sort="2" data-listing-word-count-sort="353">
<div class="quarto-post image-right" data-index="9" data-categories="Y29sQmlTQk0=" data-listing-date-sort="1743724800000" data-listing-file-modified-sort="1750147725933" data-listing-date-modified-sort="NaN" data-listing-reading-time-sort="2" data-listing-word-count-sort="353">
<div class="thumbnail"><a href="./suivi/2025-15/2025-15.html" class="no-external">
<p class="card-img-top"><img src="suivi/2025-15/figs/alluvial-clusterings.png" class="thumbnail-image card-img"/></p>
@ -554,7 +554,7 @@ Louis Lacoste
</a>
</div>
</div>
<div class="quarto-post image-right" data-index="10" data-categories="Y29sQmlTQk0=" data-listing-date-sort="1743120000000" data-listing-file-modified-sort="1750091787831" data-listing-date-modified-sort="NaN" data-listing-reading-time-sort="3" data-listing-word-count-sort="413">
<div class="quarto-post image-right" data-index="10" data-categories="Y29sQmlTQk0=" data-listing-date-sort="1743120000000" data-listing-file-modified-sort="1750147725933" data-listing-date-modified-sort="NaN" data-listing-reading-time-sort="3" data-listing-word-count-sort="413">
<div class="thumbnail"><a href="./suivi/2025-14/2025-14.html" class="no-external">
<div class="listing-item-img-placeholder card-img-top" >&nbsp;</div>
@ -584,7 +584,7 @@ Louis Lacoste
</a>
</div>
</div>
<div class="quarto-post image-right" data-index="11" data-categories="Y29sQmlTQk0=" data-listing-date-sort="1742169600000" data-listing-file-modified-sort="1750091787823" data-listing-date-modified-sort="NaN" data-listing-reading-time-sort="3" data-listing-word-count-sort="426">
<div class="quarto-post image-right" data-index="11" data-categories="Y29sQmlTQk0=" data-listing-date-sort="1742169600000" data-listing-file-modified-sort="1750147725881" data-listing-date-modified-sort="NaN" data-listing-reading-time-sort="3" data-listing-word-count-sort="426">
<div class="thumbnail"><a href="./suivi/2025-13/2025-13.html" class="no-external">
<p class="card-img-top"><img src="suivi/2025-13/figs/baldock_meso_iid.png" class="thumbnail-image card-img"/></p>

8
search.json
View file

@ -88,14 +88,14 @@
"href": "suivi/2025-25/2025-25.html",
"title": "Bilan semaine 25 2025 : 16 juin - 20 juin",
"section": "",
"text": "Pour 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✅ Si plusieurs clustering possibles les tester et sélectionner le meilleur\n✅ Ré-ajuster les bonnes partitions.\n⌛ En train de corriger le bug commun à l’inférence\n\n⌛ Clustering descendant & ascendant : vérifier qu’au cours du temps le BICL_{asc} \\geq BICL_{desc}\nCreuser et explorer avec easy16s !\nComparer les perfs du VAE sur Baldock avec colBiSBM par exemple\nDé-bugger les simulations :\n\n⌛ Inférence : Relancer simus d’inférence avec n = 240 pour voir si la qualité augmenter (se rassurer). En fait on est déjà à 240, j’ai relancé avec M = 4 au lieu de M = 2. En attente résultats MIGALE -&gt; BUG, dois creuser mais juste des problèmes techniques -&gt; Visiblement il y a d’autres problèmes que juste le plan de parallélisation.\n\n✅ Non ça n’a pas l’air d’être ça. Vérifier si problème de version tidyverse pour vapply sur l’inférence.\n\n\n✅ Il suffisait de faire la màj soit même… Si problème de parallélisation vient de pb de version future.callr le signaler à MIGALE.\nKmeans sur la densité des réseaux subdoré pour pré-partitionner et clusteriser. Car densités déséquilibrées.\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\nLancer colBiSBM sur OTU\\times Sample → problème du chargement en mémoire des données à voir\nSe renseigner techniques d’inférence de réseaux :\n\ncovariance (base corrélation et seuil)\nGraphicalLASSO ou CCLasso\nCo-occurence\n\nLancer colSBM sur OTU\\times OTU\nCreuser TabNet de Christophe Regouby et les exercices\nRegarder SPARTA Rennes\nLire Papiers compositional data (Aitchison et al. intro)\nLire article multi-niveaux Saint-Clair\nDemander à JA si elle connaît des réseaux d’interactions connus par les experts (idée d’intégrer une connaissance experte et de voir les différences de structure par rapport à celle attendue)\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*}"
"text": "Pour 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✅ Si plusieurs clustering possibles les tester et sélectionner le meilleur\n✅ Ré-ajuster les bonnes partitions.\n⌛ En train de corriger le bug commun à l’inférence\n\n✅ Oui c’est bien le cas Clustering descendant & ascendant : vérifier qu’au cours du temps le BICL_{asc} \\geq BICL_{desc}\nCreuser et explorer avec easy16s !\nComparer les perfs du VAE sur Baldock avec colBiSBM par exemple\nDé-bugger les simulations :\n\n⌛ Inférence : Relancer simus d’inférence avec n = 240 pour voir si la qualité augmenter (se rassurer). En fait on est déjà à 240, j’ai relancé avec M = 4 au lieu de M = 2. En attente résultats MIGALE -&gt; BUG, dois creuser mais juste des problèmes techniques -&gt; Visiblement il y a d’autres problèmes que juste le plan de parallélisation.\n\n✅ Non ça n’a pas l’air d’être ça. Vérifier si problème de version tidyverse pour vapply sur l’inférence.\n\n\n✅ Il suffisait de faire la màj soit même… Si problème de parallélisation vient de pb de version future.callr le signaler à MIGALE.\nKmeans sur la densité des réseaux subdoré pour pré-partitionner et clusteriser. Car densités déséquilibrées.\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\nLancer colBiSBM sur OTU\\times Sample → problème du chargement en mémoire des données à voir\nSe renseigner techniques d’inférence de réseaux :\n\ncovariance (base corrélation et seuil)\nGraphicalLASSO ou CCLasso\nCo-occurence\n\nLancer colSBM sur OTU\\times OTU\nCreuser TabNet de Christophe Regouby et les exercices\nRegarder SPARTA Rennes\nLire Papiers compositional data (Aitchison et al. intro)\nLire article multi-niveaux Saint-Clair\nDemander à JA si elle connaît des réseaux d’interactions connus par les experts (idée d’intégrer une connaissance experte et de voir les différences de structure par rapport à celle attendue)\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*}"
},
{
"objectID": "suivi/2025-25/2025-25.html#todo-list",
"href": "suivi/2025-25/2025-25.html#todo-list",
"title": "Bilan semaine 25 2025 : 16 juin - 20 juin",
"section": "",
"text": "Pour 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✅ Si plusieurs clustering possibles les tester et sélectionner le meilleur\n✅ Ré-ajuster les bonnes partitions.\n⌛ En train de corriger le bug commun à l’inférence\n\n⌛ Clustering descendant & ascendant : vérifier qu’au cours du temps le BICL_{asc} \\geq BICL_{desc}\nCreuser et explorer avec easy16s !\nComparer les perfs du VAE sur Baldock avec colBiSBM par exemple\nDé-bugger les simulations :\n\n⌛ Inférence : Relancer simus d’inférence avec n = 240 pour voir si la qualité augmenter (se rassurer). En fait on est déjà à 240, j’ai relancé avec M = 4 au lieu de M = 2. En attente résultats MIGALE -&gt; BUG, dois creuser mais juste des problèmes techniques -&gt; Visiblement il y a d’autres problèmes que juste le plan de parallélisation.\n\n✅ Non ça n’a pas l’air d’être ça. Vérifier si problème de version tidyverse pour vapply sur l’inférence.\n\n\n✅ Il suffisait de faire la màj soit même… Si problème de parallélisation vient de pb de version future.callr le signaler à MIGALE.\nKmeans sur la densité des réseaux subdoré pour pré-partitionner et clusteriser. Car densités déséquilibrées.\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\nLancer colBiSBM sur OTU\\times Sample → problème du chargement en mémoire des données à voir\nSe renseigner techniques d’inférence de réseaux :\n\ncovariance (base corrélation et seuil)\nGraphicalLASSO ou CCLasso\nCo-occurence\n\nLancer colSBM sur OTU\\times OTU\nCreuser TabNet de Christophe Regouby et les exercices\nRegarder SPARTA Rennes\nLire Papiers compositional data (Aitchison et al. intro)\nLire article multi-niveaux Saint-Clair\nDemander à JA si elle connaît des réseaux d’interactions connus par les experts (idée d’intégrer une connaissance experte et de voir les différences de structure par rapport à celle attendue)\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*}"
"text": "Pour 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✅ Si plusieurs clustering possibles les tester et sélectionner le meilleur\n✅ Ré-ajuster les bonnes partitions.\n⌛ En train de corriger le bug commun à l’inférence\n\n✅ Oui c’est bien le cas Clustering descendant & ascendant : vérifier qu’au cours du temps le BICL_{asc} \\geq BICL_{desc}\nCreuser et explorer avec easy16s !\nComparer les perfs du VAE sur Baldock avec colBiSBM par exemple\nDé-bugger les simulations :\n\n⌛ Inférence : Relancer simus d’inférence avec n = 240 pour voir si la qualité augmenter (se rassurer). En fait on est déjà à 240, j’ai relancé avec M = 4 au lieu de M = 2. En attente résultats MIGALE -&gt; BUG, dois creuser mais juste des problèmes techniques -&gt; Visiblement il y a d’autres problèmes que juste le plan de parallélisation.\n\n✅ Non ça n’a pas l’air d’être ça. Vérifier si problème de version tidyverse pour vapply sur l’inférence.\n\n\n✅ Il suffisait de faire la màj soit même… Si problème de parallélisation vient de pb de version future.callr le signaler à MIGALE.\nKmeans sur la densité des réseaux subdoré pour pré-partitionner et clusteriser. Car densités déséquilibrées.\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\nLancer colBiSBM sur OTU\\times Sample → problème du chargement en mémoire des données à voir\nSe renseigner techniques d’inférence de réseaux :\n\ncovariance (base corrélation et seuil)\nGraphicalLASSO ou CCLasso\nCo-occurence\n\nLancer colSBM sur OTU\\times OTU\nCreuser TabNet de Christophe Regouby et les exercices\nRegarder SPARTA Rennes\nLire Papiers compositional data (Aitchison et al. intro)\nLire article multi-niveaux Saint-Clair\nDemander à JA si elle connaît des réseaux d’interactions connus par les experts (idée d’intégrer une connaissance experte et de voir les différences de structure par rapport à celle attendue)\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*}"
},
{
"objectID": "suivi/2025-25/2025-25.html#lecture-en-cours",
@ -263,14 +263,14 @@
"href": "suivi/2025-24/2025-24.html",
"title": "Bilan semaine 24 2025 : 10 juin - 13 juin",
"section": "",
"text": "✅ Préparer la séance intro à Git pour le 13 juin. La séance s’est très bien passée\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\nFaire le hclust avec diverses distances et voir si les coupes proposées diffèrent sensiblement\nSi plusieurs clustering possibles les tester et sélectionner le meilleur\nRé-ajuster les bonnes partitions.\n✅ C’est bon j’ai une fonction qui tourne, mais lentement ⌛\n⏳Simulations en train de tourner\n❗L’approche que j’ai en mettant la pénalité à 0 peut favoriser de séparer trop les réseaux et donc il faudrait refusionner. ➡️ mais le d&a ne fonctionne qu’en iid\n\n✅ Idée de Sophie : alterner descendant et ascendant → prometteur aussi. J’ai codé le fichier de simulations et débugguer le vecteur de clustering ▶️ à voir les performances. ➡️ la simu à 9 réseaux (bcp de variabilité a priori) est lancée attente résultats ➡️ Je tombe sur un bug déjà rencontré dans les simus d’inférence. j’ai lancé sans parallélisation pour essayer de comprendre le bug.\n\n✅ Il y avait un bug dans la fenêtre glissant où la condition d’arrêt quand le BICL n’augmentait plus était mal détectée. Corrigé\n\n\n\n9 réseaux - ARI pour le clustering avec modèles iid, procédure descendante et descendante&ascendante\n\n\n\n\n\nTEMPORAIRE 30 réseaux - ARI pour le clustering avec modèles iid, procédure descendante et descendante&ascendante\n\n\n\nPour les deux propositions données simulées tester diverses distances.\nDé-bugger les simulations :\n\nInférence : Relancer simus d’inférence avec n = 240 pour voir si la qualité augmenter (se rassurer). En fait on est déjà à 240, j’ai relancé avec M = 4 au lieu de M = 2. En attente résultats MIGALE -&gt; BUG, dois creuser mais juste des problèmes techniques -&gt; Visiblement il y a d’autres problèmes que juste le plan de parallélisation.\n\nVérifier si problème de version tidyverse pour vapply sur l’inférence.\nSi problème de parallélisation vient de pb de version future.callr le signaler à MIGALE.\n✅ Réparé mauvais placement des légendes, des valeurs etc.\n\n\n\n\nKmeans sur la densité des réseaux subdoré pour pré-partitionner et clusteriser. Car densités déséquilibrées.\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\nComparer les perfs du VAE sur Baldock avec colBiSBM par exemple\n\n\n\n\n\nLancer colBiSBM sur OTU\\times Sample → problème du chargement en mémoire des données à voir\nSe renseigner techniques d’inférence de réseaux :\n\ncovariance (base corrélation et seuil)\nGraphicalLASSO\nCo-occurence\n\nLancer colSBM sur OTU\\times OTU\nCreuser TabNet de Christophe Regouby et les exercices\nRegarder SPARTA Rennes\nLire Papiers compositional data (Aitchison et al. intro)\nLire article multi-niveaux Saint-Clair\nDemander à JA si elle connaît des réseaux d’interactions connus par les experts (idée d’intégrer une connaissance experte et de voir les différences de structure par rapport à celle attendue)\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*}"
"text": "✅ Préparer la séance intro à Git pour le 13 juin. La séance s’est très bien passée\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\nFaire le hclust avec diverses distances et voir si les coupes proposées diffèrent sensiblement\nSi plusieurs clustering possibles les tester et sélectionner le meilleur\nRé-ajuster les bonnes partitions.\n✅ C’est bon j’ai une fonction qui tourne, mais lentement ⌛\n⏳Simulations en train de tourner\n❗L’approche que j’ai en mettant la pénalité à 0 peut favoriser de séparer trop les réseaux et donc il faudrait refusionner. ➡️ mais le d&a ne fonctionne qu’en iid\n\n✅ Idée de Sophie : alterner descendant et ascendant → prometteur aussi. J’ai codé le fichier de simulations et débugguer le vecteur de clustering ▶️ à voir les performances. ➡️ la simu à 9 réseaux (bcp de variabilité a priori) est lancée attente résultats ➡️ Je tombe sur un bug déjà rencontré dans les simus d’inférence. j’ai lancé sans parallélisation pour essayer de comprendre le bug.\n\n✅ Il y avait un bug dans la fenêtre glissant où la condition d’arrêt quand le BICL n’augmentait plus était mal détectée. Corrigé\n :::{layout-ncol=“2”} \n :::\n\nPour les deux propositions données simulées tester diverses distances.\nDé-bugger les simulations :\n\nInférence : Relancer simus d’inférence avec n = 240 pour voir si la qualité augmenter (se rassurer). En fait on est déjà à 240, j’ai relancé avec M = 4 au lieu de M = 2. En attente résultats MIGALE -&gt; BUG, dois creuser mais juste des problèmes techniques -&gt; Visiblement il y a d’autres problèmes que juste le plan de parallélisation.\n\nVérifier si problème de version tidyverse pour vapply sur l’inférence.\nSi problème de parallélisation vient de pb de version future.callr le signaler à MIGALE.\n✅ Réparé mauvais placement des légendes, des valeurs etc.\n\n\n\n\nKmeans sur la densité des réseaux subdoré pour pré-partitionner et clusteriser. Car densités déséquilibrées.\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\nComparer les perfs du VAE sur Baldock avec colBiSBM par exemple\n\n\n\n\n\nLancer colBiSBM sur OTU\\times Sample → problème du chargement en mémoire des données à voir\nSe renseigner techniques d’inférence de réseaux :\n\ncovariance (base corrélation et seuil)\nGraphicalLASSO\nCo-occurence\n\nLancer colSBM sur OTU\\times OTU\nCreuser TabNet de Christophe Regouby et les exercices\nRegarder SPARTA Rennes\nLire Papiers compositional data (Aitchison et al. intro)\nLire article multi-niveaux Saint-Clair\nDemander à JA si elle connaît des réseaux d’interactions connus par les experts (idée d’intégrer une connaissance experte et de voir les différences de structure par rapport à celle attendue)\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*}"
},
{
"objectID": "suivi/2025-24/2025-24.html#todo-list",
"href": "suivi/2025-24/2025-24.html#todo-list",
"title": "Bilan semaine 24 2025 : 10 juin - 13 juin",
"section": "",
"text": "✅ Préparer la séance intro à Git pour le 13 juin. La séance s’est très bien passée\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\nFaire le hclust avec diverses distances et voir si les coupes proposées diffèrent sensiblement\nSi plusieurs clustering possibles les tester et sélectionner le meilleur\nRé-ajuster les bonnes partitions.\n✅ C’est bon j’ai une fonction qui tourne, mais lentement ⌛\n⏳Simulations en train de tourner\n❗L’approche que j’ai en mettant la pénalité à 0 peut favoriser de séparer trop les réseaux et donc il faudrait refusionner. ➡️ mais le d&a ne fonctionne qu’en iid\n\n✅ Idée de Sophie : alterner descendant et ascendant → prometteur aussi. J’ai codé le fichier de simulations et débugguer le vecteur de clustering ▶️ à voir les performances. ➡️ la simu à 9 réseaux (bcp de variabilité a priori) est lancée attente résultats ➡️ Je tombe sur un bug déjà rencontré dans les simus d’inférence. j’ai lancé sans parallélisation pour essayer de comprendre le bug.\n\n✅ Il y avait un bug dans la fenêtre glissant où la condition d’arrêt quand le BICL n’augmentait plus était mal détectée. Corrigé\n\n\n\n9 réseaux - ARI pour le clustering avec modèles iid, procédure descendante et descendante&ascendante\n\n\n\n\n\nTEMPORAIRE 30 réseaux - ARI pour le clustering avec modèles iid, procédure descendante et descendante&ascendante\n\n\n\nPour les deux propositions données simulées tester diverses distances.\nDé-bugger les simulations :\n\nInférence : Relancer simus d’inférence avec n = 240 pour voir si la qualité augmenter (se rassurer). En fait on est déjà à 240, j’ai relancé avec M = 4 au lieu de M = 2. En attente résultats MIGALE -&gt; BUG, dois creuser mais juste des problèmes techniques -&gt; Visiblement il y a d’autres problèmes que juste le plan de parallélisation.\n\nVérifier si problème de version tidyverse pour vapply sur l’inférence.\nSi problème de parallélisation vient de pb de version future.callr le signaler à MIGALE.\n✅ Réparé mauvais placement des légendes, des valeurs etc.\n\n\n\n\nKmeans sur la densité des réseaux subdoré pour pré-partitionner et clusteriser. Car densités déséquilibrées.\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\nComparer les perfs du VAE sur Baldock avec colBiSBM par exemple\n\n\n\n\n\nLancer colBiSBM sur OTU\\times Sample → problème du chargement en mémoire des données à voir\nSe renseigner techniques d’inférence de réseaux :\n\ncovariance (base corrélation et seuil)\nGraphicalLASSO\nCo-occurence\n\nLancer colSBM sur OTU\\times OTU\nCreuser TabNet de Christophe Regouby et les exercices\nRegarder SPARTA Rennes\nLire Papiers compositional data (Aitchison et al. intro)\nLire article multi-niveaux Saint-Clair\nDemander à JA si elle connaît des réseaux d’interactions connus par les experts (idée d’intégrer une connaissance experte et de voir les différences de structure par rapport à celle attendue)\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*}"
"text": "✅ Préparer la séance intro à Git pour le 13 juin. La séance s’est très bien passée\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\nFaire le hclust avec diverses distances et voir si les coupes proposées diffèrent sensiblement\nSi plusieurs clustering possibles les tester et sélectionner le meilleur\nRé-ajuster les bonnes partitions.\n✅ C’est bon j’ai une fonction qui tourne, mais lentement ⌛\n⏳Simulations en train de tourner\n❗L’approche que j’ai en mettant la pénalité à 0 peut favoriser de séparer trop les réseaux et donc il faudrait refusionner. ➡️ mais le d&a ne fonctionne qu’en iid\n\n✅ Idée de Sophie : alterner descendant et ascendant → prometteur aussi. J’ai codé le fichier de simulations et débugguer le vecteur de clustering ▶️ à voir les performances. ➡️ la simu à 9 réseaux (bcp de variabilité a priori) est lancée attente résultats ➡️ Je tombe sur un bug déjà rencontré dans les simus d’inférence. j’ai lancé sans parallélisation pour essayer de comprendre le bug.\n\n✅ Il y avait un bug dans la fenêtre glissant où la condition d’arrêt quand le BICL n’augmentait plus était mal détectée. Corrigé\n :::{layout-ncol=“2”} \n :::\n\nPour les deux propositions données simulées tester diverses distances.\nDé-bugger les simulations :\n\nInférence : Relancer simus d’inférence avec n = 240 pour voir si la qualité augmenter (se rassurer). En fait on est déjà à 240, j’ai relancé avec M = 4 au lieu de M = 2. En attente résultats MIGALE -&gt; BUG, dois creuser mais juste des problèmes techniques -&gt; Visiblement il y a d’autres problèmes que juste le plan de parallélisation.\n\nVérifier si problème de version tidyverse pour vapply sur l’inférence.\nSi problème de parallélisation vient de pb de version future.callr le signaler à MIGALE.\n✅ Réparé mauvais placement des légendes, des valeurs etc.\n\n\n\n\nKmeans sur la densité des réseaux subdoré pour pré-partitionner et clusteriser. Car densités déséquilibrées.\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\nComparer les perfs du VAE sur Baldock avec colBiSBM par exemple\n\n\n\n\n\nLancer colBiSBM sur OTU\\times Sample → problème du chargement en mémoire des données à voir\nSe renseigner techniques d’inférence de réseaux :\n\ncovariance (base corrélation et seuil)\nGraphicalLASSO\nCo-occurence\n\nLancer colSBM sur OTU\\times OTU\nCreuser TabNet de Christophe Regouby et les exercices\nRegarder SPARTA Rennes\nLire Papiers compositional data (Aitchison et al. intro)\nLire article multi-niveaux Saint-Clair\nDemander à JA si elle connaît des réseaux d’interactions connus par les experts (idée d’intégrer une connaissance experte et de voir les différences de structure par rapport à celle attendue)\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*}"
},
{
"objectID": "suivi/2025-24/2025-24.html#lecture-en-cours",

14
suivi/2025-24/2025-24.html
View file

@ -259,18 +259,8 @@ window.Quarto = {
<li>✅ Idée de Sophie : alterner descendant et ascendant → prometteur aussi. J’ai codé le fichier de simulations et débugguer le vecteur de clustering ▶️ à voir les performances. ➡️ la simu à 9 réseaux (bcp de variabilité a priori) est lancée attente résultats ➡️ Je tombe sur un bug déjà rencontré dans les simus d’inférence. j’ai lancé sans parallélisation pour essayer de comprendre le bug.</li>
</ul>
<p>✅ Il y avait un bug dans la fenêtre glissant où la condition d’arrêt quand le BICL n’augmentait plus était mal détectée. Corrigé</p>
<div class="quarto-figure quarto-figure-center">
<figure class="figure">
<p><img src="figs/ari-clustering-desc&amp;asc9.png" class="img-fluid figure-img"></p>
<figcaption>9 réseaux - ARI pour le clustering avec modèles iid, procédure descendante et descendante&amp;ascendante</figcaption>
</figure>
</div>
<div class="quarto-figure quarto-figure-center">
<figure class="figure">
<p><img src="figs/ari-clustering-desc&amp;asc30.png" class="img-fluid figure-img"></p>
<figcaption><strong>TEMPORAIRE</strong> 30 réseaux - ARI pour le clustering avec modèles iid, procédure descendante et descendante&amp;ascendante</figcaption>
</figure>
</div>
<p><img src="figs/ari-clustering-desc&amp;asc9.png" class="img-fluid" alt="9 réseaux - ARI pour le clustering avec modèles iid, procédure descendante et descendante&amp;ascendante"> :::{layout-ncol=“2”} <img src="figs/ari-clustering-desc&amp;asc30.png" class="img-fluid" alt="30 réseaux - ARI pour le clustering avec modèles iid, procédure descendante et descendante&amp;ascendante"></p>
<p><img src="figs/nbcollections-clustering-descending.png" class="img-fluid" alt="30 réseaux - # collections à la fin du clustering. La vraie valeur 3 est en rouge pointillés"> :::</p>
<ul>
<li><p>Pour les deux propositions données simulées tester diverses distances.</p></li>
<li><p>Dé-bugger les simulations :</p>

BIN
suivi/2025-24/figs/nbcollections-clustering-descending.png Normal file
View file

Binary file not shown.
Side by side

After

Width:  |  Height:  |  Size: 27 KiB

2
suivi/2025-25/2025-25.html
View file

@ -246,7 +246,7 @@ window.Quarto = {
<li>✅ Ré-ajuster les bonnes partitions.</li>
<li>⌛ En train de corriger le bug commun à l’inférence</li>
</ul></li>
<li><p>⌛ Clustering descendant &amp; ascendant : vérifier qu’au cours du temps le <span class="math inline">BICL_{asc} \geq BICL_{desc}</span></p></li>
<li><p>✅ <strong>Oui c’est bien le cas</strong> Clustering descendant &amp; ascendant : vérifier qu’au cours du temps le <span class="math inline">BICL_{asc} \geq BICL_{desc}</span></p></li>
<li><p>Creuser et explorer avec easy16s !</p></li>
<li><p>Comparer les perfs du VAE sur Baldock avec colBiSBM par exemple</p></li>
<li><p>Dé-bugger les simulations :</p>