Digital Signal Processing

    Analyse De Données

    Objectifs de l’enseignement 

     Ce module a pour objectif d’explorer, décrire et interpréter des données dans leur aspect multidimensionnel 

    Connaissances préalables recommandées 

     Notions de base en statistiques descriptives. 

     Contenu de la matière 

     Chapitre 1 : Introduction : Rappel sur l’algèbre linéaire et les statistiques descriptives 

    Chapitre 2 : Analyse factorielle 

    – Nature de données étudiées 

    – Présentation de la Méthode 

    – Interprétation des résultats 

    – Exemples 

    Chapitre 3 : Analyse en Composantes Principales (ACP) 

    – Nature de données étudiées 

    – Calcul des facteurs principaux et des composantes principales, 

    – Mesure de qualité des résultats, 

    – Techniques d'interprétation, 

    – Gestion des données manquantes, … 

    Chapitre 4 : Analyse des Correspondances Simples 

    Chapitre 5 : Analyse des Correspondances Multiples (ACM) 

    Chapitre 6 : Analyse Factorielle Discriminante (AFD) 

    Chapitre 7 : Les méthodes de classification 

    • Méthodes hiérarchiques et non hiérarchiques 

    • Clustering (Classification par partitionnement) 

    • Méthodes morphologiques 


    Algorithmique avancé

    L'objectif de ce cours est d'acquérir les notions nécessaires pour analyser des problèmes de différents domaines et classes afin de trouver des solutions qui doivent être évaluées en termes de complexité