Classification de variables autour de variables latentes avec filtrage de l information : application à des données en grande dimension

Avec le développement des techniques d'analyse à haut débit, les chercheurs ont adopté des démarches de profilage systémique qui permettent l'analyse descriptive simultanée d'un grand nombre de variables. Une des diffcultés réside dans la synthèse et l'interprétation de ces nombr...

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Auteurs principaux : Chen Mingkun (Auteur), Vigneau Evelyne (Directeur de thèse), Sabatier Robert (Président du jury de soutenance, Membre du jury), Derquenne Christian (Rapporteur de la thèse, Membre du jury), Hardouin Jean-Benoit (Membre du jury), Antignac Jean-Philippe (Membre du jury), Qannari El Mostafa (Membre du jury)
Collectivités auteurs : Université de Nantes 1962-2021 (Organisme de soutenance), Université de Nantes Faculté des sciences et des techniques (Organisme de soutenance), École doctorale Végétal-Environnement-Nutrition-Agro-Alimentaire-Mer Angers (Organisme de soutenance)
Format : Thèse ou mémoire
Langue : français
anglais
Titre complet : Classification de variables autour de variables latentes avec filtrage de l information : application à des données en grande dimension / Mingkun Chen; sous la direction de Evelyne Vigneau
Publié : [Lieu de publication inconnu] : [éditeur inconnu] , 2014
Accès en ligne : Accès Nantes Université
Note de thèse : Thèse de doctorat : Sciences mathématiques appliquées,Statistique appliquée : Nantes : 2014
Sujets :
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