Analyse Factorielle Discriminante Multi-voie

Résumé : L'analyse factorielle discriminante est étendue aux données multi-voie, c'est-à-dire aux données pour lesquelles plusieurs modalités ont été observées pour chaque variable. Les données multi-voie sont ainsi structurées en tenseur. L'extension proposée repose sur une modélisation des axes discriminants. Cette modélisation prend en compte la structure tensorielle des données. Les gains attendus par rapport aux méthodes consistant à construire un classifieur à partir de la matrice obtenue par dépliement du tenseur, sont une meilleure interprétabilité et un meilleur comportement vis-à-vis du surapprentissage, phénomène d'autant plus présent dans le contexte multi-voie que le nombre de modalités est grand. Un algorithme de directions alternées permet d'obtenir les axes discriminants. Les performances obtenues sur données simulées permettent de confirmer ces gains.
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https://hal-supelec.archives-ouvertes.fr/hal-00862329
Contributor : Alexandra Siebert <>
Submitted on : Monday, September 16, 2013 - 2:26:43 PM
Last modification on : Friday, October 19, 2018 - 9:44:02 PM
Long-term archiving on : Friday, December 20, 2013 - 1:46:00 PM

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Laurent Le Brusquet, Arthur Tenenhaus. Analyse Factorielle Discriminante Multi-voie. JdS 2013, May 2013, Toulouse, France. 6p. ⟨hal-00862329⟩

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