3. Réduction de dimensionnalité
La diversité des algorithmes utilisés en réduction de dimensionnalité s’explique tout d’abord par le fait que les objectifs d’une réduction de dimensionnalité sont très variables.
Si l’on utilise cette technique simplement dans un but de visualisation pour appréhender la répartition d’un ensemble de données, on recherchera naturellement un algorithme préservant au mieux la structure locale ou globale des données, en prenant par exemple comme référence les distances respectives entre chaque exemple. Si, à l’inverse, on utilise une telle réduction de dimensionnalité dans le but d’alimenter un algorithme de classification, on demandera plutôt à cet algorithme de conserver les variables les plus discriminantes pour la classification qui va suivre.
3.1 Sélection...
Cet article est réservé aux abonnés. Il vous reste 92 % à découvrir.
Déjà abonné ? Se connecter
Réduction de dimensionnalité
Estimation de densité
Sources bibliographiques
Cet article est réservé aux abonnés. Il vous reste 92 % à découvrir.
Déjà abonné ? Se connecter
Quiz et tests de validation présents dans cet article
Entraînez-vous autant que vous le voulez avec les quiz d'entraînement.
Article inclus dans l'offre
"Innovations technologiques"
(
230 articles
)
Actualisée et enrichie d’articles validés par nos comités scientifiques.
Quiz, médias, tableaux, formules, vidéos, etc.
Opérationnels et didactiques, pour garantir l'acquisition des compétences transverses.
Un ensemble de services exclusifs en complément des ressources.
