Mohamed NADIF

LIPADE Université Paris Descartes UFR Mathématiques-Informatique 45, rue des Saints Pères 75270 Paris Bureau 705 O Tél : (+33) 1 83 94 58 08 E-mail : mohamed.nadif <AT>parisdescartes.fr COMPSTAT 2012: Co-clustering methods and their applications IEEE WCCI 2012: Nonnegative Matrix factorization paradigm for unsupervised learning ICONIP 2011: Combining Multiple Learners SFC 2011 : http://www.univ-orleans.fr/lifo/evenements/SFC2011/ DMIN 2011: http://www.dmin--2011.com/ IDA 2010 : http://www.ida2010.org/

 

Situation

• Professeur
• Responsable du "Pôle Intelligence Artificielle", Pôle IA
• Responsable de l'équipe "Gestion et Fouille de données", GFD
• Président de la Société Francophone de Classification , SFC
• Responsable du master, filière "Apprentissage Automatique", Machine Learning Track

 

Domaines de Recherches

Fouille de données, Classification Automatique

• Analyse de données multidimensionnelles
• Data mining
• Classification Automatique sous l'approche modèle de mélange
  • Algorithmes de type EM (E-Estimation, M-Maximisation)
  • Gestion des données de très grande taille
  • Données manquantes
  • Choix de modèle et choix du nombre de classes
  • Classification croisée (block clustering)
    • Modèle de mélange croisé
    • Algorithmes block EM et block CEM
    • Tri-Factorisation de matrice non négative
• Applications
  • Données continues, binaires, qualitatives et tables de contingences
  • Données textuelles
  • Données des biopuces
  • etc.

 

Projet ANR ClasSel 2009-2012

Classification Croisée et Sélection de modèle: http://www.hds.utc.fr/classel

 

Publications des dernières années

Année 2011

• L. Labiod and M. Nadif.
  Co-clustering under Nonnegative Matrix Tri-Factorization.
  ICONIP (2), 709-717, 2011.
• L. Labiod and M. Nadif.
  Co-clustering for Binary Data with Maximum Modularity.
  ICONIP (2), 700-708, 2011.
• N. Rogovschi and M. Nadif.
  Weighted Topological Clustering for Categorical Data.
  ICONIP (1), 599-607, 2011.
• B. Blaise and M. Nadif.
  Using the bagging approach for biclustering of gene expression data.
  Neurocomputing 74(10): 1595-1605, 2011.
• L. Labiod and M. Nadif.
  Co-clustering for Binary and Categorical Data with Maximum Modularity.
  ICDM, 1140-1145, 2011.
• L. Labiod and M. Nadif.
  Maximisation de la modularité pour la classification croisée de données binaires.
  SFC, 123-126, 2011.
• L. Labiod and M. Nadif.
  Un cadre de factorisation non négative pour la classification croisée.
  SFC, 131-134, 2011.
• L. Labiod and M. Nadif.
  Modularity and Spectral Co-Clustering for Categorical Data.
  DMIN, 386-392, 2011.
• F. Role and M. Nadif.
  Handling the Impact of Low frequency Events on Co-occurrence-based Measures of Word Similarity : A Case Study of Pointwise Mutual Information.
  KDIR, 226-231, 2011.
• F. Role and M. Nadif.
  Etude formelle d'une variante à valeurs positives de la PMI.
  EGC, 295-296, 2011.
• B. Blaise and M. Nadif.
  Improving the biological relevance of biclustering for microarray data in using ensemble methods.
  DEXA, 413-417, 2011.
• W.P. Bouberima, M. Nadif, Y.K Bencheikh.
  Different variants of Normalized EM Algorithm for Gene Expression Data.
  DEXA, 423-427, 2011.
• H. Ben Saber, M. Elloumi, M. Nadif.
  Block Mixture Model for the Biclustering of Microarray Data.
  DEXA, 423-427, 2011.

Année 2010

• B. Blaise and M. Nadif.
  Bagged Biclustering for Microarray Data
  ECAI, 2010.
• F. Allouti, M. Nadif, A. Le Thi and B. Otjacques.
  Visualization of Document Clusters - An Interactive Visual Tool to Browse Textual Documents.
  IMAGAPP/IVAPP, 157-160, 2010.
• F. Allouti, M. Nadif and B. Otjacques.
  Multinomial Self Organizing Maps.
  ISDA, 621-626, 2010.
• M. Nadif and G. Govaert.
  Model-Based Co-clustering for Continuous Data.
  ICMLA, 175-180, 2010.
• B. Blaise and M. Nadif.
  Bagging for Biclustering: Application to Microarray Data.
  ECML/PKDD, 490-505, 2010.
• W.P. Bouberima, M. Nadif, Y.K Bencheikh.
  Assessing the Number of Clusters From a Mixture of Von Mises-Fisher.
  Lecture Notes in Engineering and Computer Science, 2006-2011, 2010.
• G. Govaert and M. Nadif.
  Latent Block Model for contingency table.
  Communications in Statistics—Theory and Methods. 39, 3, 416 - 425, 2010.
• M. Nadif and G. Govaert.
  Cluster Analysis.
  in Data Analysis (ed G. Govaert), ISTE, London, UK. doi: 10.1002/9780470611777.ch7, 2010.

Année 2009

• G. Govaert and M. Nadif.
  Latent Block Model for contingency table.
  Communications in Statistics, (In press), 2009.
• F. Allouti, M. Nadif, A. Le Thi, B. Otjacques.
  Combinaison de la classification et de la visualisation pour les données textuelles.
  7e Atelier Visualisation et extraction de connaissances, EGC 2009.

Année 2008

• G. Govaert and M. Nadif.
  Block clustering with mixture models : Comparison of different approaches.
  Computational Statistics and Data Analysis, 52, 3233-3245, 2008.
• R. Priam, M. Nadif et G. Govaert.
  Binary block GTM : Carte auto-organisatrice probabiliste pour les grands tableaux binaires.
  Revue des nouvelles technologies de l'Information, 265-272, 2008.
• M. Nadif and G. Govaert.
  Algorithms for Model-based block Gaussian Clustering.
  The 4th international Conference on data mining, DMIN08, pages 536-542, 2008.
• R. Priam, M. Nadif and G. Govaert.
  The Block Generative Topographic Mapping.
  The 3th international workshop on Artificial Neural Networks in Pattern Recognition, Paris, pages 13-23, 2008.
• F. Allouti, M. Nadif, A. Le thi Hoai and B. Otjacques.
  Visualisation du parcours des fichiers attachés aux messages électroniques.
  La 20ème conférence francophone sur l'interaction Homme-machine, Metz, France, septembre 2-5 septembre, 2008.
• B. Wafia, M. Nadif, Y. Khemal Bencheikh.
  Modèle de mélange Von Mises et classification automatique des données textuelles.
  Statistique des Processus et Applications, Université Mentouri, Constantine, Algérie, 18-19 Octobre 2008.
• B. Wafia, M. Nadif, Y. Khemal Bencheikh.
  Etude comparative entre les k-means axiales et le k-means sphérique sur des données textuelles.
  Colloque International : Les Journées de Statistique Modélisation et Application. Université des Sciences et de Houari Boumediene, Bab-Ezzouar, Algérie, 22 - 24 Novembre 2008.
• F.X. Jollois et M. Nadif.
  Agglomerative and divisive hierarchical two-way clustering.
  SFC'08, pp 329-332, Caserta, Italie, 11-13 juin, (2008).

Année 2007

• F. Allouti, M. Nadif, A. Le Thi Hoai, B. Otjacques.
  Clustering and Visualization of textual data.
  The International Conference on Non-Convex Programming NCP2007, Rouen 17-21 December 2007.
• M. Nadif, G. Govaert.
  Block clustering and statistical modeling.
  Symposium on mixture modeling with special interest to applications in educational measurement and bioinformatics, Leuven, Belgium, 2007.
• F-X. Jollois, M. Nadif.
  Speed up EM algorithm for categorical data.
  Journal of Global Optimitization, Volume 37 , Pages: 513 - 525, 2007.
• G. Govaert and M. Nadif.
  Clustering of contingency table and mixture model.
  European Journal of Operational Research, Volume 183, Pages 1055-1066, 2007.
• R. Priam, M. Nadif and F-X. Jollois.
  Pixel-based Visualization and Density-based Tabular Model.
  Visual information Expert Workshop, France, Paris, LNCS 4370, pages 110-118, 2007.
• G. Govaert and M. Nadif.
  Parsimonious Bernoulli Block mixture models.
  P. Brito et al. (eds), springer verlag, Pages 203-212, 2007.
• F-X. Jollois, M. Nadif.
  Clustering and assessing the number of clusters with accelerated EM variant.
  RCIS, pages 379-384, Morocco, 2007.
• G. Govaert and M. Nadif.
  Latent block model for contingency table : Comparison of different approaches.
  Applied Stochastic models and data analysis. 29 May to 1 June 2007, CHANIA, CRETE, Greece.
• F-X. Jollois, M. Nadif.
  Classification efficace de données qualitatives de grandes tailles.
  Francoro/Roadef, 20-23 février 2007, Grenoble.

Année 2006

• R. Priam, M. Nadif.
  Probabilistic Enhanced Mapping with the Generative Tabular Model.
  IEEE international conference on data mining, pages 1021-1025, Hong Kong, 2006.
• R. Priam, M. Nadif and F-X. Jollois.
  Définition et illustration du Mélange Tabulaire Gaussien.
  SFC, 176-180, 2006.
• G. Govaert and M. Nadif.
  Fuzzy clustering to estimate the parameters of block mixture models.
  Soft Computing, 10(5): 415-422, 2006.
• R. Priam et Mohamed Nadif.
  Carte auto-organisatrice probabiliste sur données binaires.
  Revue des nouvelles technologies de l'Information Volume 2, pages 445-456, 2006.
• G. Govaert et M. Nadif.
  Classification croisée d'un tableau de contingence et modèle probabiliste.
  Revue des nouvelles technologies de l'Information Volume 2, pages 457-462, 2006.
• M. Nadif and G. Govaert. (conférence invitée)
  Dimensionality reduction via block clustering.
  21st European Conference on Operational Research, Reykjavik, Iceland, July 2-5, 2006.

Année 2005

• G. Govaert and M. Nadif.
  An EM algorithm for the block mixture model.
  IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, pages 643-647, 2005.
• F.X. Jollois and M. Nadif.
  Simultaneous clustering for microarray data.
  International Symposium on Health Informatics and Bioinformatics, Antalya, Turkey, 10-12 November 2005.
• M. Nadif and G. Govaert.
  A comparison between Block CEM and Two-way CEM algorithms to cluster a contingency table.
  PKDD, LNAI 3721, pages 609--616. Porto, Portugal, 2005.
• M. Nadif and G. Govaert.
  Block clustering of contingency table and mixture model.
  Intelligent Data Analysis, LNCS 3646 pages 249--259. Madrid, Spain, 2005.
• M. Nadif and G. Govaert.
  An EM algorithm for the block mixture model of contingency table.
  3rd World Conference on Computational Statistics & Data analysis. Limassol, Cyprus, 28-31 October 2005.
• M. Nadif and G. Govaert.
  Block clustering with mixture model : Comparison between different approaches.
  Applied Stochastic Models and Data Analysis, pages 463-471. Brest, France, 17-20 may 2005.
• G. Govaert and M. Nadif. (conférence invitée)
  Clustering of contingency table with Poisson mixture model.
  In Classification and Data analysis, editors Sergio Zani and Andrea Cerioli, Parme, Italy, pages 101-104, 2005.
• M. Nadif and G. Govaert.
  Block clustering via the block GEM and two-way EM algorithms.
  The third ACS/IEEE International conference on Computer Systems and Applications, (in CD ISBN 0-7803-8735-X),
  Cairo, Egypt, 03-06 january 2005.
• G. Govaert et M. Nadif.
  Classification d'un tableau de contingence et modèle probabiliste.
  Revue des nouvelles technologies de l'Information, Volume 1, pages 213-118, 2005.
• F.X. Jollois et M. Nadif.
  Evaluation des algorithmes LEM et eLEM pour données continues.
  Revue des nouvelles technologies de l'Information, Volume 1, pages 159--164, 2005.
• F.X. Jollois et M. Nadif.
  Classification directe et croisée pour les données continues.
  SFC-05, XII journées de la Société Francophone de Classification, pages 155--158, Montréal, 30 mai au 01 juin, 2005.

Année 2004

• F.X. Jollois et M. Nadif.
  Identification de blocs homogènes sur des données continues.
  Revue des nouvelles technologies de l'Information, Volume 1, pages 241--246, 2004.
• M. Nadif et F.X. Jollois.
  Accélération de EM pour données qualitatives: étude comparative de différentes versions.
  Revue des nouvelles technologies de l'Information, Volume 1, pages 253--264, 2004.
• M. Nadif and G. Govaert.
  Another interpretation of the Block EM algorithm.
  Classification, Clustering, and Data Mining Applications, D. Banks, L. House, F.R.McMorris, P. Arabie and W. Gaul, eds, Springer Verlag,
  Berlin pages 69--76, 2004.
• F.X. Jollois and M. Nadif.
  Efficient version of EM for Gaussian mixture model.
  AISTA/ IEEE International Conference on Advances in Intelligent Systems - Theory and Applications, (in CD ISBN 2-9599776-8-8),
  Luxembourg, 15-18 November, 2004.
• M. Nadif, F.X. Jollois and G. Govaert.
  Block clustering for large continuous data.
  AISTA/IEEE International Conference on Advances in Intelligent Systems - Theory and Applications, (in CD ISBN 2-9599776-8-8),
  Luxembourg, 15-18 November, 2004.
• F.X. Jollois and M. Nadif.
  Identification of Homogeneous Blocks in Large Binary Data Sets.
  IASTED International Conference, Neural Networks and Computational Intelligence, pages 60--65, Grindelwald, Switzerland, 2004.
• F.X. Jollois and M. Nadif.
  Unsupervised Learning from Incomplete Categorical Data.
  IASTED International Conference, Artificial Intelligence and applications, pages 230--234, Innsbruck, Austria, 2004.
• A. Berry, B. Kaba, M. Nadif, E. SanJuan, A. Sigayret.
  Classification et désarticulation de graphes de termes.
  7th JADT pages 589-600, Louvain-la-Neuve, Belgique, 2004.
• F.X. Jollois et M. Nadif.
  eLEM : une version rapide de l'algorithme EM.
  SFC-04, X ièmes Rencontres de la société francophone de Classification, pages 212-215, Bordeaux, 08-10 Septembre 2004.

Année 2003

• G. Govaert and M. Nadif.
  Clustering with block mixture models.
  Pattern Recognition, 36(2): 463--473, 2003.
• F.X. Jollois, M. Nadif et G. Govaert.
  Classification croisée sur des données binaires de grande taille.
  Revue d'intelligence artificielle, pages 213--218, 2003.
• F.X. Jollois, F. Marchetti and M. Nadif.
  Initialization strategies and a methodology for getting the number of clusters in mixture models.
  JIM2003, pages 197--202, Metz, 04-06 September 2003.
• G. Govaert and M. Nadif.
  Fuzzy clustering via block mixture models.
  JIM2003, pages 189--196, Metz, 04-06 September 2003.
• G. Govaert et M. Nadif. (conférence invitée)
  Un algorithme EM pour un modèle de mélange croisé.
  XXXV Journées de Statistiques, Lyon, France, 02-06 juin 2003. http://eric.univ-lyon2.fr/~jds03/sessions/resume.pdf
• F.X. Jollois et M. Nadif.
  L'algorithme IEM pour données binaires.
  SFC-03, X ièmes Rencontres de la société francophone de Classification, pages 141--144, Neuchatel, Suisse, 10-12 Septembre 2003.
• F.X. Jollois, M. Nadif.
  Accélération de l'algorithme EM sous SAS.
  Club SAS, Paris, France, 2003.

Année 2002

• F.X. Jollois, M. Nadif and G. Govaert.
  Assessing the number of clusters of the latent class model.
  Classification, Clustering, and Data Analysis: Recent Advances and Applications, K. Jajuga, A. Sokolowski and H-H Bock, eds, Springer Verlag,
  Berlin pages 139--146, 2002.
• G. Govaert and M. Nadif.
  Block clustering on continuous data.
  Workshop on Clustering High Dimensional Data and its Application, Second SIAM International Conference on Data Mining, pages 7--16,
  Arlington, USA, 11-13 April 2002.
• G. Govaert and M. Nadif.
  Simultaneous clustering on continuous data and statistical modelling.
  4th International Conference on Applied Mathematics and Engineering Sciences, Casablanca, Morocco, 2002.
• M. Nadif and G. Govaert.
  Parameter estimation of block mixture models.
  Compstat 2002, pages 491--496, Berlin, 24-28 August 2002.
• M. Nadif, G. Govaert and F.X. Jollois.
  A hybrid method for identifying homogenous blocks in large data sets.
  Second Euro-Japanese Workshop on Stochastic Risk Modelling for Finance, Insurance, Production and Reliability, pages 324--333,
  Chamonix, France, 18-20 September 2002.
• F.X. Jollois and M. Nadif.
  Clustering Large Categorical Data.
  Advances in Knowledge and Data Mining, LNCS 2336, 6th Pacific Asia conference, pages 257--263, Taipei Taiwan, 6-8 May, 2002.
• F.X. Jollois et M. Nadif.
  Evaluation du Nombre de Classes dans un Cadre Bayésien.
  EGC-02, Extraction et Gestions des Connaissances, ECA vol. 1 (4) pages 357-362, Montpellier, France, 2002.
• G. Govaert et M. Nadif. (conférence invitée)
  Modèle de mélange et classification croisée.
  SFC-02, IX Rencontres de la société francophone de Classification, pages 55--61, Toulouse, France, 16-18 Septembre 2002.