BRENDAN MURPHY

Le but de l'analyse de clusters est de trouver des groupes ou clusters pertinents dans des données. Les membres d'un groupe ont quelque chose en commun qu'ils ne partagent pas avec les membres d'autres groupes. Le regroupement des objets selon ce qu'ils ont en commun remonte au moins au début du langage. Aristote est un des premiers à faire des regroupements basés sur les données empiriques de l’histoire des animaux. Le regroupement empirique est devenu de plus en plus courant au fil du temps, depuis les taxonomies de plantes et d’animaux de Linné, jusqu’à l'avènement de l'analyse par cluster.
Le « clustering » basé sur des modèles implique de développer des méthodes d’analyse de clusters du point de vue de la modélisation statistique. Cette approche permet le développement de méthodes qui rendent compte précisément de la structure du problème étudié.
Ce projet développera des méthodes de regroupement basées sur des modèles développés pour des types de données complexes utilisées dans les sciences humaines et sociales. Le projet examinera les applications du regroupement dans les enquêtes sociales, les recensements historiques, les transports, la durabilité et le vote.