Article de référence: "A non parametric bayesian approach to modeling Overlapping Clusters"

Code : Zakarya Ali, Quentin Spalla, Antoine Grelety

Ce fichier contient:

• Un notebook IOMM_algo_synthetic_data_K_finite_final.ipynb pour compiler le Mixture Model avec des données synthétiques
• Un notebook OMM_movies_vf.ipynb pour compiler le Mixture Model avec la base de données des films
• Une classe omm.py contenant les fonctions relatives à l’algorithme Mixture Model avec K fini
• Un notebook IOMM_algo_synthetic_data_K_infinite_final.ipynb pour complier l’Infinite Mixture Model sur des données synthétiques
• Une classe omm.py contenant les fonctions relatives à l’algorithme Infinite Mixture Model
• Une classe utils.py contenant les fonctions qui permettent de générer des données synthétiques, d’initialiser la matrice theta et de formater les données de films
• Un jeu de données contenant les catégories des films (matrice Z) clusters_matrix.csv
• Un jeu de données contenant les données sur films (matrice X) binary_data_matrix.csv

Pour lancer l’algorithme et visualiser les résultats:

• Sélectionner un des trois notebooks mentionnés ci-dessus
• Entrer le nombre d’itération et les dimensions souhaitées (pour les données synthétiques)
• Compiler le code