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Contributions a l’analyse de données multivoie : algorithmes et applications
| Content Provider | Semantic Scholar |
|---|---|
| Author | Lopez, Olga Lechuga |
| Copyright Year | 2017 |
| Abstract | Nous proposons d’etendre des methodes statistiques classiques telles que l’analyse discriminante, la regression logistique, la regression de Cox, et l’analyse canonique generalisee regularisee au contexte des donnees multivoie, pour lesquelles, chaque individu est decrit par plusieurs instances de la meme variable. Les donnees ont ainsi naturellement une structure tensorielle. Contrairement a leur formulation standard, une contrainte structurelle est imposee. L’interet de cette contrainte est double: d’une part elle permet une etude separee de l’influence des variables et de l’influence des modalites, conduisant ainsi a une interpretation facilitee des modeles. D’autre part, elle permet de restreindre le nombre de coefficients a estimer, et ainsi de limiter a la fois la complexite calculatoire et le phenomene de sur-apprentissage. Des strategies pour gerer les problemes lies au grande dimension des donnees sont egalement discutees. Ces differentes methodes sont illustrees sur deux jeux de donnees reelles: (i) des donnees de spectroscopie d’une part et (ii) des donnees d’imagerie par resonance magnetique multimodales d’autre part, pour predire le retablissement a long terme de patients ayant souffert d’un traumatisme cranien. Dans ces deux cas les methodes proposees offrent de bons resultats quand ont compare des resultats obtenus avec les approches standards. |
| File Format | PDF HTM / HTML |
| Alternate Webpage(s) | https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01619919/document |
| Language | English |
| Access Restriction | Open |
| Content Type | Text |
| Resource Type | Article |
