Discussion :

[pfourtz]

Voila je dois realiser un programme qui permet, a partir d`une liste de donnees possedant chacune plusieurs proprietes correspondant aux dimensions d`un espace , d`afficher une graphique en 2d correspondant (carte de sammon).
Je dois donc rammener tous mes points de l`espace n-dimensionnel dans l`espace tridimensionnel en utilisant la Gnu Scientific Library et plus preciesement les algos de minimisations (gradient).
Le probleme c`est que j`arrive pas bien a comprendre comment utiliser ces algos pour faire la transformation que je veux faire donc si quelqu`un pourrait me renseigner cd serait sympa

Merci d`avance

[yannickd]

bonjour,

voila ben il existe deux grandes classes d'algorithmes qui permetent de reduire le nombres de dimensions :
- les algos de types acp (analyse en composantes principales)
- les alogs de types acc (analyse en composantes curvilignes)

ben je te conseillerai de regarderai ces deux grandes familles d'algorithmes
et de comprendre comment ils marchent. Après l'utilisation de méta heuristique dedans te paraitra plus clair.

[Lrhoul]

Bonjour

Je suis juste curieux de savoir en quoi consistent ces deux algos ?

(de ce que je sais, pour réduire le nombre de dimension, on supprime une donnée, en gros, il s'agit d'une projection, soit simple, soit un peu plus complexe comme pour l'affichage de la 3D)

Merci

[pfourtz]

ok merci yannickd mais en fait je dois utiliser l` "algo du gradient conjugue de Polak Ribiere" de la GSL et j' aimerais en fait savoir comment utiliser ca parce que ya pas foule de docs la dessus sur le net ... Donc si qqn sait comment faire..

[camboui]

C'est marrant, moi aussi je dois réduire une espace multidimentionnel.

Tiens, voici de la lecture, même si c'est en marge des contraintes qui te sont imposées:
http://www.ai-junkie.com/ann/som/som1.html

[yannickd]

bon quelques idencices en plus
voila de ce que je peux dire des ACPs

le but est de trouver une nouvelle base de dimensions inférieures à celle de départ.
Prenons un exemple :
on a un globe et on veut faire un planisphère => c'est une ACP
donc on veut passer de dimension 3 à 2

mais comment fait on ?

les algos sont suivent plus ou moins ce que je vai décrire :

phase 1 :
on cherche le meilleurs point (centre) pour notre nouvelle base. Le plus souvent on prend le barycentre de l'ensemble des points

phase 2 :
Il reste à trouver les meilleurs axes dans la nouvelle base
pour cela il existe plusieurs méthodes.
c'est dans cette phase que tu peux utiliser la descente de gradient

donc pour cette phase on trouve le meilleur axe (celui portant le plus d'information et donc qui change le moins l'ensemble des points)
puis une fois que l'on connais cet axe, on refais une recherche sur le deuxième meilleurs tout en utilisant les résultats précedent

ma connaissance s'arrete par la

je te souhaite bon courage pour ton exercice

[pfourtz]

Merci a tous je devrais m'en sortir maintenant