Archive 2019
ValidationCC+examen
EnseignantStéphane Boucheron
Horaires hebdomadaires 2 h CM , 3 h TP
Années M1 Mathématiques et Informatique

Syllabus

Mettre en œuvre les méthodes d’exploration classique: régression, réduction de dimension, classification. Usage des outils de visualisation et de manipulation de données (R/Python)

Sommaire

  1. Analyse univariée
  2. Analyse bivariée
  3. Analyse en composantes principales
  4. Analyse factorielle des correspondances
  5. Introduction à l'analyse factorielle multiple
  6. Classification non-supervisée hiérarchique
  7. Classification non-supervisée: k-means
  8. Analyse factorielle discriminante

Bibliographie

  • Eldén, L. (2007). Matrix methods in data mining and pattern recognition. SIAM.
  • Greenacre, M. (2017). Correspondence analysis in practice. Chapman and Hall/CRC.