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++Bilan semaine 19 2025 : 5 mai - 9 mai +
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+colBiSBM
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+inférence
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@@ -193,17 +193,21 @@ window.Quarto = {
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- A faire -
- J’ai fait +
- J’ai fait +
- A continuer
A faire
-JdS
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- colDEM CSE -
Stratégie suite : Inférence
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@@ -253,8 +251,6 @@ window.Quarto = {
Relancer simus clustering avec VEM steps = 10 000 et plus nombreux init pour spectral
-Ajouter simu clustering métriques nb sous-collections obtenues. Vérifier les résultats obtenus si ARI = 0. Et augmenter la taille M = 30 avec M_1 = M_2 = M_3 = 10.
Comparer sur clustering unipartite avec versions symétriser des par blocs des matrices d’adjacences.
Corriger structure de simus :
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@@ -283,6 +279,20 @@ window.Quarto = {
- colDEM CSE +
Le clustering de toutes les 52 partitions s’est fait en 5h30 ! (Mémoïsation)
+Pour iid la meilleure partition avec BICL=-9466.911 contre BICL_{algo} = -9466.873 \pm 0.02205 trouvé avec l’algo
+Pour \pi\rho la meilleure partition avec BICL = en cours contre BICL_{algo} =-9497.92 \pm 0.00009
+- Relancer simulations de clustering avec M = 30 où M_i = 10, \forall i. En attente retour MIGALE Relancer simus clustering avec VEM steps = 10 000 et plus nombreux init pour spectral. Ajouter simu clustering métriques nb sous-collections obtenues. Vérifier les résultats obtenus si ARI = 0. Et augmenter la taille M = 30 avec M_1 = M_2 = M_3 = 10. +
- Détails d’inscriptions +
Papier pour comprendre données
+pbs : variance, bcp de zero, covariables, offset et taxonomie (Reseaux arretes differents niveaux : Genre, OTU …)
+- Inférence + GREMLINS +
Relire intro St Clair
+S’inspirer structure pour mon intro
+Trouver biblio intro
+Rédiger l’intro
+Regarder les applications pour les collections de réseaux recommender system
+Lire les papiers de Baldock Traveset Souza Cordeniz Trojelsgaard et Gibson
+Dire résultats nettement meilleurs et variabilités inférieures.
+Intégrer les retours de Sophie
+Comparer sur clustering unipartite avec versions symétriser des par blocs des matrices d’adjacences.
+Corriger structure de simus :
+-
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- Pour noisy \alpha :
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- Logit pour envoyer la gaussienne vers (0,1) +
- Beta contrainte dans (0,1) +
+ - Pour noisy links : Générer
nb_clusteringcollections de taille M puis prélever \epsilon_{max}n_r n_c liens à inverser puis pour les \epsilon < \epsilon_{max} prélever dans la liste des indices afin d’avoir des perturbations emboitées.
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+- Pour noisy \alpha :
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- Kmeans sur la densité des réseaux subdoré pour pré-partitionner et clusteriser. Car densités déséquilibrées. +
- Créer des vignettes illustrant par exemple des cas de simulations. Possible de mettre l’exemple d’application de Sophie sur les réseaux avec gradient d’urbanisation. +
Résultats simus NA Erreur pour certaines conditions : Pour NA robustness générer
nb_repcollections de taille M=2 et prélever \epsilon_{max}n_r n_c liens à retirer puis pour les \epsilon < \epsilon_{max} prélever dans la liste des indices afin d’avoir des perturbations emboitées. Il faut que j’ajoute un mécanisme pour reprendre des conditions qui ont plantés et que je skip dans le future_lapply les conditions déjà traitées (pour avoir la même seed quand je vais exécuter le code). Implémenté les missing steps en attente des résultats MIGALE.
+Lire Biological Networks - François Képès
+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
+- Idée Sophie: Regarder clustering de données plantes-pollinisateur selon gradient d’urbanisation +
- Relancer simulations de clustering avec M = 30 où M_i = 10, \forall i. En attente retour MIGALE Relancer simus clustering avec VEM steps = 10 000 et plus nombreux init pour spectral. Ajouter simu clustering métriques nb sous-collections obtenues. Vérifier les résultats obtenus si ARI = 0. Et augmenter la taille M = 30 avec M_1 = M_2 = M_3 = 10. +
- Lire biblio fournie Julie, Inférence de réseaux : co-occurence +
Simulations article
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J’ai fait
+JdS
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Clustering exhaustif Baldock
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A continuer
@@ -299,6 +309,12 @@ window.Quarto = {+Sophie a fait une appli qui marche bien et va dans le sens de l’analyse faite (à savoir pas d’effet du gradien d’urbanisation). À continuer pour l’intégrer dans l’article !
Simulations article
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\ No newline at end of file
A faire
+ML at Aussois
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Stratégie suite : Inférence
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++Combine networks at different taxonomic levels
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Rédaction article
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Simulations article
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Applications
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Autour de l’article et du package
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J’ai fait
+A continuer
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Applications
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++Sophie a fait une appli qui marche bien et va dans le sens de l’analyse faite (à savoir pas d’effet du gradien d’urbanisation). À continuer pour l’intégrer dans l’article !
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Simulations article
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Axe inférence
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++ + +J’ai commencé à lire Faust et al.
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