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

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  • معلومة اضافية
    • Contributors:
      Mathématiques Appliquées Paris 5 (MAP5 - UMR 8145); Université Paris Descartes - Paris 5 (UPD5)-Institut National des Sciences Mathématiques et de leurs Interactions - CNRS Mathématiques (INSMI-CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS); Equipe de Recherche en Ingénierie des Connaissances (ERIC); Université Lumière - Lyon 2 (UL2); MOdel for Data Analysis and Learning (MODAL); Laboratoire Paul Painlevé - UMR 8524 (LPP); Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lille, Sciences et Technologies-Inria Lille - Nord Europe; Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Evaluation des technologies de santé et des pratiques médicales - ULR 2694 (METRICS); Université de Lille-Centre Hospitalier Régional Universitaire CHU Lille (CHRU Lille)-Université de Lille-Centre Hospitalier Régional Universitaire CHU Lille (CHRU Lille)-École polytechnique universitaire de Lille (Polytech Lille); ANR-13-TECS-0009,ClinMine,Optimisation de la prise en Charge des Patients à l'Hôpital(2013)
    • بيانات النشر:
      CCSD
    • الموضوع:
      2015
    • Collection:
      Portail HAL de l'Université Lumière Lyon 2
    • الموضوع:
      Luxembourg
    • نبذة مختصرة :
      International audience ; 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.
    • الدخول الالكتروني :
      https://inria.hal.science/hal-01241262
      https://inria.hal.science/hal-01241262v1/document
      https://inria.hal.science/hal-01241262v1/file/sPPCA-Bouveyron-Jacques.pdf
    • Rights:
      info:eu-repo/semantics/OpenAccess
    • الرقم المعرف:
      edsbas.1DB60DED