Un algorithme EM pour une version parcimonieuse de l’analyse en composantes principales probabiliste

Charles Bouveyron 1 Julien Jacques 2, 3
3 MODAL - MOdel for Data Analysis and Learning
Inria Lille - Nord Europe, LPP - Laboratoire Paul Painlevé - UMR 8524, CERIM - Santé publique : épidémiologie et qualité des soins-EA 2694, Polytech Lille, Université de Lille 1, IUT’A
Abstract : Nous considérons une version parcimonieuse de l’analyse en compo- santes principales probabiliste. La pénalité l1 imposée sur les composantes prin- cipales rend leur interprétation plus aisée en ne faisant dépendre ces dernières que d’un nombre restreint de variables initiales. Un algorithme EM, simple de mise en œuvre, est proposé pour l’estimation des paramètres du modèle. La mé- thode de l’heuristique de pente est finalement utilisée pour choisir le coefficient de pénalisation.
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Communication dans un congrès
EGC 2015 - 15ème conférence internationale sur l'extraction et la gestion des connaissances, Jan 2015, Luxembourg, Luxembourg. 2015, 〈https://ida2015.univ-st-etienne.fr〉
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Soumis le : jeudi 10 décembre 2015 - 15:16:06
Dernière modification le : mardi 10 octobre 2017 - 13:47:43
Document(s) archivé(s) le : samedi 29 avril 2017 - 11:24:15

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Charles Bouveyron, Julien Jacques. Un algorithme EM pour une version parcimonieuse de l’analyse en composantes principales probabiliste. EGC 2015 - 15ème conférence internationale sur l'extraction et la gestion des connaissances, Jan 2015, Luxembourg, Luxembourg. 2015, 〈https://ida2015.univ-st-etienne.fr〉. 〈hal-01241262〉

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