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hal.structure.identifierHigh-End Parallel Algorithms for Challenging Numerical Simulations [HiePACS]
dc.contributor.authorCOULAUD, Olivier
hal.structure.identifierBiodiversité, Gènes & Communautés [BioGeCo]
hal.structure.identifierPleiade, from patterns to models in computational biodiversity and biotechnology [PLEIADE]
dc.contributor.authorFRANC, Alain
hal.structure.identifierHigh-End Parallel Algorithms for Challenging Numerical Simulations [HiePACS]
dc.contributor.authorIANNACITO, Martina
dc.date.issued2021-11-07
dc.description.abstractCe document présente une extension de l'analyse des correspondances aux tenseurs par la décomposition en valeurs singulières d'ordre élevé (HOSVD) d'un point de vue géométrique. L'analyse des correspondances est un outil bien connu, développé à partir de l'analyse en composantes principales, pour étudier les tables de contingence. Différentes extensions algébriques de l'analyse des correspondances aux tables à voies multiples ont été proposées au fil des ans. En nous appuyant sur le modèle de Tucker et la HOSVD, nous proposons d'associer à chaque mode d'un tenseur un nuage de points. Nous établissons un lien entre les cordonnées de ces différents nuages. Une telle relation est classique en Analyse Factorielle des Correspondances (AFC) pour justifier la projection simultanée des profils lignes et profils colonnes d'une table de contingence (d'où le nom de correspondance). Nous étendons une telle relation barycentrique aux liens entre les nuages de points associés aux différents modes de l'Analyse Factorielle des Correspondances Multiple d'un tenseur, construite via la HOSVD avec les métriques de l'AFC.
dc.description.abstractEnThis paper presents an extension of Correspondence Analysis (CA) to tensors through High Order Singular Value Decomposition (HOSVD) from a geometric viewpoint. Correspondence analysis is a well-known tool, developed from principal component analysis, for studying contingency tables. Different algebraic extensions of CA to multi-way tables have been proposed over the years, nevertheless neglecting its geometric meaning. Relying on the Tucker model and the HOSVD, we propose a direct way to associate with each tensor mode a point cloud. We prove that the point clouds are related to each other. Specifically using the CA metrics we show that the barycentric relation is still true in the tensor framework. Finally two data sets are used to underline the advantages and the drawbacks of our strategy with respect to the classical matrix approaches.
dc.language.isoen
dc.subjectAnalyse des correspondances
dc.subjectModèle de Tucker
dc.subjectTenseurs
dc.subjectRelation barycentrique
dc.subjectNuages de points
dc.subject.enCorrespondence analysis
dc.subject.enTucker model
dc.subject.enHOSVD
dc.subject.enTensors
dc.subject.enBarycentric relation
dc.subject.enPoint clouds
dc.titleExtension de l'analyse des correspondances à des donnéees multi-dimensionnelles : un point de vue géométrique
dc.title.enExtension of Correspondence Analysis to multiway data-sets through High Order SVD: a geometric framework
dc.typeRapport
dc.subject.halStatistiques [stat]/Méthodologie [stat.ME]
dc.subject.halMathématiques [math]/Analyse numérique [math.NA]
bordeaux.type.institutionInria Bordeaux - Sud-Ouest
bordeaux.type.institutionInrae
bordeaux.type.reportrr
hal.identifierhal-03418404
hal.version1
hal.origin.linkhttps://hal.archives-ouvertes.fr//hal-03418404v1
bordeaux.COinSctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info:ofi/fmt:kev:mtx:journal&rft.title=Extension%20de%20l'analyse%20des%20correspondances%20%C3%A0%20des%20donn%C3%A9ees%20multi-dimensionnelles%20:%20un%20point%20de%20vue%20g%C3%A9om%C3%A9trique&rft.atitle=Extension%20de%20l'analyse%20des%20correspondances%20%C3%A0%20des%20donn%C3%A9ees%20multi-dimensionnelles%20:%20un%20point%20de%20vue%20g%C3%A9om%C3%A9trique&rft.date=2021-11-07&rft.au=COULAUD,%20Olivier&FRANC,%20Alain&IANNACITO,%20Martina&rft.genre=unknown


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