Titre :

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

Auteur(s) :

Bouveyron, Charles [Auteur]
Mathématiques Appliquées Paris 5 [MAP5 - UMR 8145]
Jacques, Julien [Auteur]
MOdel for Data Analysis and Learning [MODAL]
Equipe de Recherche en Ingénierie des Connaissances [ERIC]

Titre de la manifestation scientifique :

EGC 2015 - 15ème conférence internationale sur l'extraction et la gestion des connaissances

Ville :

Luxembourg

Pays :

Luxembourg

Date de début de la manifestation scientifique :

2015-01-27

Date de publication :

2015-01-27

Discipline(s) HAL :

Mathématiques [math]/Statistiques [math.ST]
Informatique [cs]/Apprentissage [cs.LG]

Résumé en anglais : [en]

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 ...
Lire la suite >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.Lire moins >

Langue :

Français

Comité de lecture :

Oui

Audience :

Internationale

Vulgarisation :

Non

Projet ANR :

Optimisation de la prise en Charge des Patients à l'Hôpital

Collections :

• Laboratoire Paul Painlevé - UMR 8524

Source :

Harvested from HAL