• xmlui.mirage2.page-structure.header.title
    • français
    • English
  • Aide
  • Connexion
  • Langue 
    • Français
    • English
Consulter le document 
  •   Accueil
  • CEREMADE (UMR CNRS 7534)
  • CEREMADE : Publications
  • Consulter le document
  •   Accueil
  • CEREMADE (UMR CNRS 7534)
  • CEREMADE : Publications
  • Consulter le document
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Afficher

Toute la baseCentres de recherche & CollectionsAnnée de publicationAuteurTitreTypeCette collectionAnnée de publicationAuteurTitreType

Mon compte

Connexion

Enregistrement

Statistiques

Documents les plus consultésStatistiques par paysAuteurs les plus consultés
Thumbnail - No thumbnail

Principal component analysis for interval-valued observations

Diday, Edwin; Douzal-Chouakria, Ahlame; Billard, Lynne (2011), Principal component analysis for interval-valued observations, Statistical Analysis and Data Mining, 4, 2, p. 229-246. http://dx.doi.org/10.1002/sam.10118

Type
Article accepté pour publication ou publié
Lien vers un document non conservé dans cette base
http://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00361053
Date
2011
Nom de la revue
Statistical Analysis and Data Mining
Volume
4
Numéro
2
Éditeur
Wiley
Pages
229-246
Identifiant publication
http://dx.doi.org/10.1002/sam.10118
Métadonnées
Afficher la notice complète
Auteur(s)
Diday, Edwin
Douzal-Chouakria, Ahlame
Billard, Lynne
Résumé (EN)
One feature of contemporary datasets is that instead of the single point value in the p-dimensional space ℜp seen in classical data, the data may take interval values thus producing hypercubes in ℜp. This paper studies the vertices principal components methodology for interval-valued data; and provides enhancements to allow for so-called ‘trivial’ intervals, and generalized weight functions. It also introduces the concept of vertex contributions to the underlying principal components, a concept not possible for classical data, but one which provides a visualization method that further aids in the interpretation of the methodology. The method is illustrated in a dataset using measurements of facial characteristics obtained from a study of face recognition patterns for surveillance purposes. A comparison with analyses in which classical surrogates replace the intervals, shows how the symbolic analysis gives more informative conclusions. A second example illustrates how the method can be applied even when the number of parameters exceeds the number of observations, as well as how uncertainty data can be accommodated.
Mots-clés
inertia; correlations; vertex contributions; vertices principal components

Publications associées

Affichage des éléments liés par titre et auteur.

  • Vignette de prévisualisation
    Descriptive Statistics for Interval-valued Observations in the presence of Rules 
    Billard, Lynne; Diday, Edwin (2006-01) Article accepté pour publication ou publié
  • Vignette de prévisualisation
    Principal Component Analysis for Categorical Histogram Data: Some Open Directions of Research 
    Diday, Edwin (2011) Chapitre d'ouvrage
  • Vignette de prévisualisation
    Symbolic Data Analysis : Conceptual statistics and data Mining 
    Diday, Edwin; Billard, Lynne (2006-01) Chapitre d'ouvrage
  • Vignette de prévisualisation
    From the statistics of data to the statistics of knowledge: Symbolic data analysis. 
    Billard, Lynne; Diday, Edwin (2003) Article accepté pour publication ou publié
  • Vignette de prévisualisation
    Copula analysis of mixture models 
    Chédin, Alain; Diday, Edwin; Billard, Lynne; Vrac, Mathieu (2012) Article accepté pour publication ou publié
Dauphine PSL Bibliothèque logo
Place du Maréchal de Lattre de Tassigny 75775 Paris Cedex 16
Tél. : 01 44 05 40 94
Contact
Dauphine PSL logoEQUIS logoCreative Commons logo