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Accueil du site > Séminaires > Probabilités Statistiques et réseaux de neurones > Un point de vue unifié pour les techniques de représentation euclidienne

Vendredi 25 mars 2005 à 11h 15

Un point de vue unifié pour les techniques de représentation euclidienne

Elina Miret Barroso, Universidad de La Habana (Cuba)

Résumé : Dans ce travail, plusieurs méthodes d’Analyse des Proximités (MDS, de l’anglais, Multidimensional Scaling) sont étudiées pour trouver des liens avec les techniques d’exploration définies dans la théorie générale des coordonnées canoniques proposée par R. Rao [1995]. Un point de vue unifié pour toutes les techniques avec représentation euclidienne est établi. Les ressemblances entre le MDS et les techniques usuelles que Rao a introduites dans sa théorie permettent de considérer méthodologiquement le MDS comme une méthode d’exploration avec représentation euclidienne. Différentes stratégies des MDS seront utilisées pour résoudre des problèmes donnés (à l’aide du logiciel MATLAB). En particulier, on considérera deux exemples pratiques que l’on étudiera par les MDS, mais aussi par les réseaux de neurones de Kohonen. L’avantage de la méthode de Kohonen est son utilisation comme technique de classification qui renforce la procédure MDS, étant donné que la représentation obtenue par le MDS perd beaucoup d’information. Le second exemple prouve la pertinence dans certains cas de l’utilisation des MDS. En effet, appliquer ces méthodes permet de résoudre un problème qui ne peut être en général résolu par l’approche des réseaux de neurones

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