Méthodes, Applications Et Logiciels en Analyse Des Données Multidimensionnelles
Author: N. C. Lauro
Publisher:
Published: 1983
Total Pages: 200
ISBN-13:
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Author: N. C. Lauro
Publisher:
Published: 1983
Total Pages: 200
ISBN-13:
DOWNLOAD EBOOKAuthor: Michel Lussignol
Publisher:
Published: 1972
Total Pages: 312
ISBN-13:
DOWNLOAD EBOOKAuthor: Frédéric Blanchard
Publisher:
Published: 2005
Total Pages: 344
ISBN-13:
DOWNLOAD EBOOKL'analyse des images multicomposantes est un problème crucial. Les questions de la visualisation et de la classification pour ces images sont importantes. Nous nous sommes intéressés à ces deux problèmes en nous plaçant dans le cadre plus général de l'analyse des données multidimensionnelles, et avons apporté deux éléments de réponses. Avant de traiter ces questions, nous nous sommes intéressés aux problèmes pratiques et théoriques liés à la dimensionnalité et étudions quelques unes des techniques courantes de réduction de dimensionnalité. La question de la visualisation est alors exposée et une nouvelle méthode utilisant l'image couleur est proposée. Cette technique permet une visualisation immédiate et synthétique des données, sans connaissance a priori. Elle est illustrée par des applications. Nous présentons également une contribution à la classification non supervisée de données qui se situe en amont du processus de classification proprement dit. Nous avons conçu une nouvelle façon de représenter les données et leurs liens à l'aide de la théorie des ensembles flous. Cette méthode permet, en classification, de traiter avec succès des échantillons de données dont les classes sont d'effectifs et de densités différents, sans faire d'a priori sur leur forme. Un algorithme de classification et des exemples de son application sont proposés. Ce travail présente deux contributions importantes aux problématiques de la visualisation et la classification, et fait intervenir des concepts issus de thématiques diverses comme l'analyse de données ou la théorie des ensembles flous. Il peut ainsi être utilisé dans d'autres contextes que celui de l'analyse d'images multicomposantes.
Author:
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Published: 1985
Total Pages: 492
ISBN-13:
DOWNLOAD EBOOKAuthor:
Publisher:
Published: 1985
Total Pages: 332
ISBN-13:
DOWNLOAD EBOOKAuthor: Brigitte Le Roux
Publisher: Springer Science & Business Media
Published: 2006-01-16
Total Pages: 484
ISBN-13: 1402022360
DOWNLOAD EBOOKGeometric Data Analysis (GDA) is the name suggested by P. Suppes (Stanford University) to designate the approach to Multivariate Statistics initiated by Benzécri as Correspondence Analysis, an approach that has become more and more used and appreciated over the years. This book presents the full formalization of GDA in terms of linear algebra - the most original and far-reaching consequential feature of the approach - and shows also how to integrate the standard statistical tools such as Analysis of Variance, including Bayesian methods. Chapter 9, Research Case Studies, is nearly a book in itself; it presents the methodology in action on three extensive applications, one for medicine, one from political science, and one from education (data borrowed from the Stanford computer-based Educational Program for Gifted Youth ). Thus the readership of the book concerns both mathematicians interested in the applications of mathematics, and researchers willing to master an exceptionally powerful approach of statistical data analysis.
Author: American Mathematical Society
Publisher: American Mathematical Society(RI)
Published: 1986-12
Total Pages: 780
ISBN-13:
DOWNLOAD EBOOKAuthor: Gascon, André
Publisher: 1978.
Published: 1978
Total Pages: 228
ISBN-13:
DOWNLOAD EBOOKAuthor: American Mathematical Society
Publisher:
Published: 1987
Total Pages: 540
ISBN-13:
DOWNLOAD EBOOKAuthor: Brigitte Le Roux
Publisher: Dunod
Published: 2014-01-08
Total Pages: 416
ISBN-13: 2100700537
DOWNLOAD EBOOKDans cet ouvrage consacré aux données multidimensionnelles, l’optique adoptée est celle de l’approche française d’analyse des données, avec ses caractéristiques : géométrique, formelle, statistique. L’exposé est ici progressif et présente les méthodes classiques : régression, classification, analyse en composantes principales, analyse des correspondances simples et multiples. Les méthodes sont illustrées par des exercices, basés sur des données réelles, accompagnés de solutions et de commentaires, et par des analyses de données « grandeur nature », en particulier celles concernant la dernière recherche empirique de Pierre Bourdieu. Véritable outil pédagogique, ce livre prépare le lecteur à se confronter aux données, à les analyser en passant par la mise en oeuvre informatique.