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Accueil du site > Séminaires > Probabilités Statistiques et réseaux de neurones > Classification et analyse de contiguïté

Vendredi 13 décembre 2002 à 10h

Classification et analyse de contiguïté

Ludovic Lebart (CNRS - Ecole Nationale Supérieure des Télécommunications)

Résumé : Lorsque des observations statistiques (multivariées) sont associées à un graphe, les variances et covariances "locales" permettent de prendre en compte la dépendance des observations vis-à-vis du graphe. L’analyse de contiguïté permet alors de confronter structures locales et globales. Le graphe peut être construit à partir des données elles-mêmes, ou à partir de données externes ou instrumentales relatives aux mêmes observations (dans chaque cas : à partir de seuils de distance, à partir des k plus proches voisins de chaque observation, ou encore à partir de cartes de Kohonen). Les paramètres des analyses de contiguïté (spectres et axes principaux) permettent de comparer et de qualifier les diverses visualisations obtenues.

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