Classification, analyse des correspondances et methodes neuronales

par Smaïl Ibbou

Thèse de doctorat en Mathématiques appliquées aux sciences sociales

Sous la direction de Marie Cottrell.

Soutenue en 1998

à Paris 1 .

  • Titre traduit

    Data classification, correspondence analysis and neural methods


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  • Résumé

    Ce travail traite des contributions que peuvent apporter les techniques neuronales au domaine de l'analyse des donnees et plus particulierement a la classification et a l'analyse des correspondances. Ce document peut etre decoupe en trois parties : - la premiere partie aborde le probleme complexe du choix du nombre pertinent de classes a retenir dans une classification de donnees. Pour cela, nousetudions un algorithme de fusion de donnees dans rd propose par y. F wong en 1993. La methode se base sur la minimisation de l'energie libre qui est souvent utilisee en mecanique statistique. Nous apportons une formalisation rigoureuse du probleme ainsi que l'etude complete de l'algorithme dans le cas ou d est egal a un. - la seconde partie est consacree a l'utilisation de l'algorithme de kohonen dans le cas de donnees incompletes. Nous proposons l'adaptation de la methode ainsi qu'une etude empirique sur la robustesse de l'algorithme de kohonen face aux donnees manquantes. L'etude empirique est menee sur des exemples simules et reels en regardant d'une part les desorganisations du reseau et d'autre part en mesurant des erreurs ad hoc. On definit egalement une methode d'estimation des donnees manquantes. - dans la troisieme partie on presente deux methodes originales pour le traitement des variables qualitatives via l'algorithme de kohonen. Baptisees kacm 1 et kacm ii, ces deux algorithmes permettent de realiser l'analogue d'une analyse des correspondances multiples en classant les modalites des variables et les individus sur une meme carte de kohonen.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (210 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. [2 p.]

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