@InProceedings{2015_sodjo341,
	author = "Jessica Sodjo and Audrey Giremus and Jean-francois Giovannelli",
	title = "Expression explicite de l'évidence pour l'estimation du nombre de composantes d'un mélange de gaussiennes : cas particulier d'un petit nombre d'observations",
	booktitle = "25° Colloque sur le traitement du signal et des images",
	year = "2015",
	publisher = "GRETSI - Groupe de Recherche en Traitement du Signal et des Images",
	number = "001-0281",
	pages = "p. 1125-1128",
	month = "Sep # 8--11",
	address = "Lyon",
	doi = "",
	pdf = "2015_sodjo341.pdf",
	abstract = "Dans cette communication, nous présentons un calcul explicite de l'évidence pour sélectionner le nombre de composantes d'un mélange de lois normales. Plus précisément, nous nous plaçons dans une approche bayésienne puis écrivons la loi jointe des observations et des paramètres du mélange. Nous marginalisons ensuite cette quantité suivant les paramètres de mélange pour exprimer l'évidence. Le choix de lois a priori conjuguées permet de trouver l'expression explicite. Nous comparons notre approche au « Bayesian Information Criterion » (BIC) et à la moyenne harmonique et montrons son intérêt plus spécifiquement quand le nombre d'observations est réduit..pdf",
}