Paru le 06/05/2004 | Broché 288 pages
Professionnels
Ce livre présente les principales méthodes d'analyse factorielle linéaire (analyse en composantes principales, analyse des correspondances binaires, analyse des correspondances multiples, analyse discriminante). Les méthodes d'analyse non linéaire des données, à base de noyaux (kernel principal component analysis, kernel discriminant analysis) ou à base de réseaux de neurones, sont également abordées. Des exemples d'application et des exercices avec leurs solutions ou des indications pour la solution sont associés à chaque méthode et permettent au lecteur de consolider ses connaissances.
Les auteurs
Michel Crucianu est maître de conférences en informatique à l'École Polytechnique de l'université François Rabelais de Tours et est actuellement détaché de l'INRIA. Ses recherches portent sur les méthodes stochastiques d'apprentissage et sur la recherche d'images par le contenu.
Jean-Pierre Asselin de Beauville est professeur d'informatique à l'université François Rabelais, où il a dirigé le Laboratoire d'Informatique. Depuis 1998, il est détaché comme vice-recteur aux programmes de l'Agence Universitaire de la Francophonie. Ses recherches portent sur les méthodes statistiques d'apprentissage et de décision.
Romuald Boné est maître de conférences en informatique à l'Ecole d'Ingénieurs du Val de Loire de l'université François Rabelais. Ses recherches portent sur les réseaux de neurones artificiels pour la prévision et sur les méthodes d'apprentissage pour le traitement d'images et la reconnaissance des formes.
