Les données expérimentales, se présentent souvent sous la forme de plusieurs groupes de variables jouant des ròles difféents: un groupe de variables (explicatives) se trouve à la base du comportement des autres. On peut, donc, analyser la premiére structure par rapport à la deuxiéme. On peut, également, avoir des contraintes sur les variables explicatives. Nous proposons une Analyse en Composantes Principales par rapport à un sous espace de réeférence avec des contraintes sur les variables explicatives.

CONSTRAINED PRINCIPAL COMPONENTS ANALYSIS WITH EXTERNAL INFORMATION ON EXPLANATORY VARIABLES

AMENTA P;
1997

Abstract

Les données expérimentales, se présentent souvent sous la forme de plusieurs groupes de variables jouant des ròles difféents: un groupe de variables (explicatives) se trouve à la base du comportement des autres. On peut, donc, analyser la premiére structure par rapport à la deuxiéme. On peut, également, avoir des contraintes sur les variables explicatives. Nous proposons une Analyse en Composantes Principales par rapport à un sous espace de réeférence avec des contraintes sur les variables explicatives.
Principal Component Analysis; Linear constraints; Projection
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