Un logiciel de visualisation et de classification interactives de donnees quantitatives multidimensionnelles PDF Download
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Author: François Esson
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Languages : fr
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Author: François Esson
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Author: François Esson
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Languages : fr
Pages : 292
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A chaque nouvelle configuration du référentiel (point de vue, direction de vue) correspondra une représentation plane différente de l'ensemble des points de données. C'est la généralisation à la dimension n de ce concept qui est à la base du travail effectue. Le logiciel issu de cette nouvelle approche interactive dans le domaine de la classification multidimensionnelle et de la représentation plane de données multidimensionnelles devrait apporter un outil de travail intéressant pour des chercheurs qui sans être des spécialistes en analyse de données ou en programmation, seraient amenés à utiliser l'approche de la classification, pour leur travail.
Author: Frédéric Blanchard
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Languages : fr
Pages : 344
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L'analyse des images multicomposantes est un problème crucial. Les questions de la visualisation et de la classification pour ces images sont importantes. Nous nous sommes intéressés à ces deux problèmes en nous plaçant dans le cadre plus général de l'analyse des données multidimensionnelles, et avons apporté deux éléments de réponses. Avant de traiter ces questions, nous nous sommes intéressés aux problèmes pratiques et théoriques liés à la dimensionnalité et étudions quelques unes des techniques courantes de réduction de dimensionnalité. La question de la visualisation est alors exposée et une nouvelle méthode utilisant l'image couleur est proposée. Cette technique permet une visualisation immédiate et synthétique des données, sans connaissance a priori. Elle est illustrée par des applications. Nous présentons également une contribution à la classification non supervisée de données qui se situe en amont du processus de classification proprement dit. Nous avons conçu une nouvelle façon de représenter les données et leurs liens à l'aide de la théorie des ensembles flous. Cette méthode permet, en classification, de traiter avec succès des échantillons de données dont les classes sont d'effectifs et de densités différents, sans faire d'a priori sur leur forme. Un algorithme de classification et des exemples de son application sont proposés. Ce travail présente deux contributions importantes aux problématiques de la visualisation et la classification, et fait intervenir des concepts issus de thématiques diverses comme l'analyse de données ou la théorie des ensembles flous. Il peut ainsi être utilisé dans d'autres contextes que celui de l'analyse d'images multicomposantes.
Author: Christophe Hurter
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Languages : fr
Pages : 189
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Un grand nombre d’activités utilise des outils informatisés s’appuyant sur des représentations graphiques interactives. En tant que vecteurs de transmission d’informations, ces visualisations visent à optimiser la bande passante entre le visuel et l’utilisateur. Pour créer des visualisations efficaces, les concepteurs utilisent des méthodes basées sur leur expertise et sur des tests utilisateurs. Ces méthodes altèrent le processus de design : elles sont chronophages et ne reposent pas sur des fondements théoriques précis qui pourraient éviter des erreurs de conception en amont. Afin de mieux étudier les visualisations, nous proposons de les caractériser, c'est-à-dire d'en énumérer et d’en définir systématiquement les propriétés, tout en explicitant les phénomènes visuels qui engendrent la transmission d'informations. La thèse que nous soutenons consiste à dire que la caractérisation des visualisations est importante pour leurs conceptions, et que son opérationnalisation par des méthodes et des outils permet de concevoir de meilleurs systèmes interactifs. Ainsi, nous avons déterminé qu'une caractérisation est composée de deux éléments : son contenu et sa mise en forme. Nous montrons que le modèle de Data Flow, modèle usuel permettant la description de la construction de visualisations, ne permet pas de les caractériser. Nous proposons d'autres modèles qui permettent de caractériser l'aspect dynamique, les informations émergentes (et notamment celles issues des visualisations dites "écologiques"), ainsi que l'accumulation graphique. En utilisant des visualisations issues du milieu du transport aérien, nous montrons comment la caractérisation permet de comprendre leurs similitudes et leurs différences, de lever les ambiguïtés de communication entre concepteurs, et de concevoir, par exemple, une nouvelle visualisation schématique de routes aériennes. Enfin, nous avons réifié le processus de transformation d'un ensemble de données vers une visualisation sous la forme d’un logiciel d’exploration et de visualisation de grandes quantités de données multidimensionnelles : From Data To Display (FromDaDy). Ce logiciel s'appuie notamment sur l'exploration des configurations visuelles, et sur un ensemble d'interactions originales avec une implémentation performante. FromDady permet de configurer et de manipuler en temps réel des visualisations riches et originales, comme celles utilisant l'accumulation.
Author: Michael J. Crawley
Publisher: John Wiley & Sons
ISBN: 9780470515068
Category : Mathematics
Languages : en
Pages : 953
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Book Description
The high-level language of R is recognized as one of the mostpowerful and flexible statistical software environments, and israpidly becoming the standard setting for quantitative analysis,statistics and graphics. R provides free access to unrivalledcoverage and cutting-edge applications, enabling the user to applynumerous statistical methods ranging from simple regression to timeseries or multivariate analysis. Building on the success of the author’s bestsellingStatistics: An Introduction using R, The R Book ispacked with worked examples, providing an all inclusive guide to R,ideal for novice and more accomplished users alike. The bookassumes no background in statistics or computing and introduces theadvantages of the R environment, detailing its applications in awide range of disciplines. Provides the first comprehensive reference manual for the Rlanguage, including practical guidance and full coverage of thegraphics facilities. Introduces all the statistical models covered by R, beginningwith simple classical tests such as chi-square and t-test. Proceeds to examine more advance methods, from regression andanalysis of variance, through to generalized linear models,generalized mixed models, time series, spatial statistics,multivariate statistics and much more. The R Book is aimed at undergraduates, postgraduates andprofessionals in science, engineering and medicine. It is alsoideal for students and professionals in statistics, economics,geography and the social sciences.
Author: Lynne Billard
Publisher: John Wiley & Sons
ISBN: 0470090170
Category : Mathematics
Languages : en
Pages : 330
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Book Description
With the advent of computers, very large datasets have become routine. Standard statistical methods don’t have the power or flexibility to analyse these efficiently, and extract the required knowledge. An alternative approach is to summarize a large dataset in such a way that the resulting summary dataset is of a manageable size and yet retains as much of the knowledge in the original dataset as possible. One consequence of this is that the data may no longer be formatted as single values, but be represented by lists, intervals, distributions, etc. The summarized data have their own internal structure, which must be taken into account in any analysis. This text presents a unified account of symbolic data, how they arise, and how they are structured. The reader is introduced to symbolic analytic methods described in the consistent statistical framework required to carry out such a summary and subsequent analysis. Presents a detailed overview of the methods and applications of symbolic data analysis. Includes numerous real examples, taken from a variety of application areas, ranging from health and social sciences, to economics and computing. Features exercises at the end of each chapter, enabling the reader to develop their understanding of the theory. Provides a supplementary website featuring links to download the SODAS software developed exclusively for symbolic data analysis, data sets, and further material. Primarily aimed at statisticians and data analysts, Symbolic Data Analysis is also ideal for scientists working on problems involving large volumes of data from a range of disciplines, including computer science, health and the social sciences. There is also much of use to graduate students of statistical data analysis courses.
Author: António Pedro Costa
Publisher: Springer
ISBN: 3319611216
Category : Technology & Engineering
Languages : en
Pages : 448
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Book Description
This book includes a selection of the articles accepted for presentation and discussion at the second International Symposium on Qualitative Research (ISQR2017), held in Salamanca, Spain, July 12-14, 2017. ISQR2017 is part of the Iberian-American Congress on Qualitative Research (CIAIQ), and featured four main application fields (Education, Health, Social Sciences, and Engineering and Technology) and seven main subjects: Rationale and Paradigms of Qualitative Research; Systematization of approaches with Qualitative Studies; Qualitative and Mixed Methods Research; Data Analysis Types; Innovative Processes of Qualitative Data Analysis; Qualitative Research in Web Contexts; Qualitative Analysis with the Support of Specific Software. This book is a valuable resource for academics, researchers, teachers and students who need information on the above topics, as well as on the use of Computer Assisted Qualitative Data AnalysiS (CAQDAS).
Author: Nicholas Ayache
Publisher: Springer
ISBN: 9783642334535
Category : Computers
Languages : en
Pages : 645
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Book Description
The three-volume set LNCS 7510, 7511, and 7512 constitutes the refereed proceedings of the 15th International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, MICCAI 2012, held in Nice, France, in October 2012. Based on rigorous peer reviews, the program committee carefully selected 252 revised papers from 781 submissions for presentation in three volumes. The third volume includes 79 papers organized in topical sections on diffusion imaging: from acquisition to tractography; image acquisition, segmentation and recognition; image registration; neuroimage analysis; analysis of microscopic and optical images; image segmentation; diffusion weighted imaging; computer-aided diagnosis and planning; and microscopic image analysis.
Author: Yihui Xie
Publisher: CRC Press
ISBN: 1351792601
Category : Mathematics
Languages : en
Pages : 140
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Book Description
bookdown: Authoring Books and Technical Documents with R Markdown presents a much easier way to write books and technical publications than traditional tools such as LaTeX and Word. The bookdown package inherits the simplicity of syntax and flexibility for data analysis from R Markdown, and extends R Markdown for technical writing, so that you can make better use of document elements such as figures, tables, equations, theorems, citations, and references. Similar to LaTeX, you can number and cross-reference these elements with bookdown. Your document can even include live examples so readers can interact with them while reading the book. The book can be rendered to multiple output formats, including LaTeX/PDF, HTML, EPUB, and Word, thus making it easy to put your documents online. The style and theme of these output formats can be customized. We used books and R primarily for examples in this book, but bookdown is not only for books or R. Most features introduced in this book also apply to other types of publications: journal papers, reports, dissertations, course handouts, study notes, and even novels. You do not have to use R, either. Other choices of computing languages include Python, C, C++, SQL, Bash, Stan, JavaScript, and so on, although R is best supported. You can also leave out computing, for example, to write a fiction. This book itself is an example of publishing with bookdown and R Markdown, and its source is fully available on GitHub.
Author: Francois Husson
Publisher: CRC Press
ISBN: 1315301865
Category : Mathematics
Languages : en
Pages : 263
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Book Description
Full of real-world case studies and practical advice, Exploratory Multivariate Analysis by Example Using R, Second Edition focuses on four fundamental methods of multivariate exploratory data analysis that are most suitable for applications. It covers principal component analysis (PCA) when variables are quantitative, correspondence analysis (CA) a
