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dc.contributor.author |
BEKAR, Sara |
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dc.date.accessioned |
2018-12-16T13:50:35Z |
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dc.date.available |
2018-12-16T13:50:35Z |
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dc.date.issued |
2015 |
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dc.identifier.uri |
http://e-biblio.univ-mosta.dz/handle/123456789/7057 |
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dc.description.abstract |
L exécution de l ACP sur des variables quantitatives donne plusieures solutions :
La repésentation des n individus x1; x2; : : : ; xn dans un sous-espace de Fk de dimension
k à travers la recherche de k nouvelles variables.Ces nouvelles variables combinaisons li-
néaires des p variables initiales qui feront perdre le moins d information possible, appelées
composantes principales.
L ACP permet d explorer les liaisons entre les variables et les ressemblances entre individus.
Cette exploration donne une classi cation des points.
Finalement, nous intéressons à généraliser cette notion de l ACP au cas fonctionnel ou l ACP
sous contraintes. |
en_US |
dc.language.iso |
fr |
en_US |
dc.relation.ispartofseries |
MMA107; |
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dc.title |
Analyse En Composante Principale |
en_US |
dc.type |
Other |
en_US |
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