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, Laboratoire de Mathématiques Paul Painlevé, Santé Publique : Épidémiologie et Qualité des soins
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.
Type de document :
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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https://hal.inria.fr/hal-01241262
Contributeur : Julien Jacques <>
Soumis le : jeudi 10 décembre 2015 - 15:16:06
Dernière modification le : mercredi 12 octobre 2016 - 01:24:42
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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