Poursuite de projection
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La poursuite de projection est une méthode d'analyse des données multivariées (voir aussi Exploration de données) qui relève des statistiques. Elle a été initialment proposée par Jerome H. Friedman and John Tukey in 1974.[1]
Elle consiste à rechercher un sous espace dans lequel un indice de projection est maximisé. Cet indice visait originellement à trouver des directions intéressantes pour la représentation des données. Ces directions sont par exemple celles qui dévient le plus de la distribution normale. Divers critères de non-gaussianité peuvent être définis [2].
L'idée d'un algorithme consiste à exprimer les données selon un premier axe où les données sont bien représentées (au sens du critère précédemment défini) puis faire de même avec le résidu des données sur un nouvel axe et poursuivre itérativement.
[modifier] Voir Aussi
[modifier] Références
- ↑ J. H. Friedman and J. W. Tukey, « A Projection Pursuit Algorithm for Exploratory Data Analysis », dans IEEE Transactions on Computers, Sept. 1974, C-23, p. 881–890 [texte intégral]
- ↑ A. Hyvärinen, J. Karhunen, and E. Oja, Independent Component Analysis. John Wiley and Son, 2001
