Discussion :

[rajaja]

Bonjour tous le monde,

Avant d'envoyer ce message j'ai vu qu'il y avait pas mal de discussion sur ce sujet mais je n'ai pas trouvé une réponse qui me satisfaisait.

Je vous explique mon problème:

J'ai un certain nombre de secteur économique n, et un nombre d entreprise m
chaque entreprise peut se projeter sur ces n secteur (la somme des poids sur chaque secteur pour une entreprise donnée doit être bien évidement 100%)

avec ces données je constitue une matrice (m,n).

Problème

les n secteurs peuvent être corrélé entre eux, je voudrai donc créer n' secteurs ficitifs décorrélé sur lesquelles je pourrai projeter les m entreprises. pour cela la méthode à utiliser est l'ACP, j'ai fait pas mal de recherche et j'ai trouvé des code en C++ /java, mais soit ils étaient trop compliqué soit je n'arrivai pas à les compiler correctement.

Je voudrais donc savoir si quelqu un à déja rencontré ce problème ou si quelqu un a une solution simple à proposer, si possible en VBA sinon en C++ et je pourrai après utiliser Reflector pour faire une conversion à VBA.

Merci à tous

[ToTo13]

Bonjour,

je ne suis pas certain que l'ACP soit effectivement la méthode adaptée au problème. Elle va réduire les dimensions sans tenir compte des corrélations...
Ne faudrait il pas mieux faire un test de corrélation entre les variables et ensuite faire une ACP sur les groupes corrélés ?

[rajaja]

Merci pour ta réponse


Je suis tout à fait d accord avec ce que tu dis, cependant je suppose dans un premier cas que je connais la corrélation entre les n secteurs, c'est pour cette raison que je voulais utiliser une ACP directement.

Pour être plus clair:

Au début j'ai k secteur complétement décorrélé et m entreprise, à partir de ces k secteurs je crée n secteurs corrélé dont je connais les différentes corrélation ( chaque secteur n sera une combinaison linéaire de k' secteur parmis k)
ayant ces n secteur, je voudrai effetuer une ACP.

Vous allez me dire : si j avais k secteur décorrélé alors pourquoi obtenir n secteur corrélé pour faire une acp et réobtenir n' secteur décorrélé

Enfait mon cas est assez particulier, puisque j utilise cela sur un portefeuille d'ABS ( si ça vous parle) et k secteur fourni, et j'aimerai à partir des actif sous jacent de l'ABS obtenir un secteur fictif qui sera la combinaison linéaire des secteurs des sous jacents qui seront à priori connu.
Ensuite j aurai obtenu les n secteur fictif puis j essaie d appliquer l'ACP.

J'espère que je ne vous ai pas embrouillé avec tous ces détailles et que c'est compréhensible.

Et c'est la où j'aimerai bien utiliser l'ACP mais je ne trouve pas un bon code sur internet en VBA ou C++.

[Invité]

Il me semble que ce que tu fais s'apparente davantage à une analyse factorielle qu'à une ACP, mais bon...

A priori, tu dois pouvoir programmer tout cela directement (en tous cas, tu vas trouver tous les algos qu'il te faut dans Numerical Recipes ou des références de ce type).

Le principe de la méthode est le suivant :

1- Tu prends ta matrice M donnant les poids des entreprises pas secteurs
2- Tu la multiplies par sa transposée (tu as donc à ce stade une matrice de variance covariance),
3- Tu diagonalises cette matrice, tu vas donc obtenir ses valeurs propres, et une matrice de vecteurs propres orthgonaux, qui permettent de passer de ta base de départ (les secteurs d'origine), dans ta nouvelle base (les secteurs "factoriels" décorrélés)
4- Tu élimines les axes correspondant aux valeurs propres nulles ou très proches de zéro.

La matrice de passage ainsi obtenue te permet (à une multiplication par la matrice de départ ou sa transposée près) de passer d'un représentation à l'autre.

Francois

[Matthieu Brucher]

Bonjour,

je ne suis pas certain que l'ACP soit effectivement la méthode adaptée au problème. Elle va réduire les dimensions sans tenir compte des corrélations...
Ne faudrait il pas mieux faire un test de corrélation entre les variables et ensuite faire une ACP sur les groupes corrélés ?

Justement, la matrice d'une ACP est basée sur les corrélations. L'objectif est de trouver un sous-espace linéaire qui maximise la variance des données, mais dans le process, les valeurs fortement corrélées doivent normalement se regrouper entre elles. Effectivement, une analyse factorielle peut être plus efficace, mais que si on a déjà les groupes à l'origine. Si on ne les a pas, c'est ACP puis un outil de classification non supervisé (tel que K-Means), mais bon, tout ce qui est linéaire pour la réduction de dimension est souvent non adapté.

Je te conseille de tester avant la méthode en Matlab ou Python, car programmer une ACP, c'est très compliqué, et en VBA

[Invité]

Effectivement, une analyse factorielle peut être plus efficace, mais que si on a déjà les groupes à l'origine. Si on ne les a pas, c'est ACP puis un outil de classification non supervisé (tel que K-Means), mais bon, tout ce qui est linéaire pour la réduction de dimension est souvent non adapté.

T'es sur que tu ne confonds pas AFC et analyse discriminante, là?

Ici, l'AFC va faire comme une ACP utilisant une distance du Chi-Deux. On va en fait diagonaliser une matrice de variance covariance et transformer le tableau initial (précisément ses colonnes) en une matrice dans l'espace factoriel réduit aux n' premières coordonnées. On retrouve ainsi n' variables décorrélées, qui sont les meilleures au sens de la distance du chi-deux.

Je dis que c'est une AFC parce que cette idée de représenter en "moins de dimensions" les points d'un tableau statistique, c'est exactement le "programme" de l'AFC (là où l'ACP fait une analyse plus compliquée).

Et tu n'as absolument pas besoin de K means, les axes factoriels sont les variables que tu cherches. Les seules différences avec l'AFC classique, c'est qu'on va prendre plus de 2 ou 3 axes, qu'on ne va pas faire de jolis dessins, et qu'on ne va pas utiliser (dans ces dessins qu'on ne fera pas) la propriété de dualité de cette analyse (qui fait que l'analyse ligne est superposable à l'analyse colonnes)

Pour la réalisation en C++ (ou en VBA), un algos de valeurs propres d'une matrice symétrique est tout ce qu'il faut. C'est pas bien méchant... Pour vraiment bien faire, il faut faire, au lieu d'une diagonalisation de la matrice de variance covariance, une SVD de la matrice d'origine. Il y a du code pour faire cela dans Netlib, et chez Numerical Recipes (il y a une version en ligne de la seconde édition sur le web, mais c'est de toutes facons un livre à posséder)

En termes de références stats, je recommande le Volle (Analyse des données, chez Economica), plus facile à lire que les Benzecri, Saporta et consorts, à mon avis...

[Matthieu Brucher]

T'es sur que tu ne confonds pas AFC et analyse discriminante, là?

Peut-être, de toute manière, ces outils sont obsolètes sur les jeux de données non linéaires.

Ici, l'AFC va faire comme une ACP utilisant une distance du Chi-Deux. On va en fait diagonaliser une matrice de variance covariance et transformer le tableau initial (précisément ses colonnes) en une matrice dans l'espace factoriel réduit aux n' premières coordonnées. On retrouve ainsi n' variables décorrélées, qui sont les meilleures au sens de la distance du chi-deux.

Je dis que c'est une AFC parce que cette idée de représenter en "moins de dimensions" les points d'un tableau statistique, c'est exactement le "programme" de l'AFC (là où l'ACP fait une analyse plus compliquée).

C'est bizarrement aussi ce que fait l'ACP. Dingue, non ? Et non, ce n'est pas plus compliqué comme analyze.

Et tu n'as absolument pas besoin de K means, les axes factoriels sont les variables que tu cherches. Les seules différences avec l'AFC classique, c'est qu'on va prendre plus de 2 ou 3 axes, qu'on ne va pas faire de jolis dessins, et qu'on ne va pas utiliser (dans ces dessins qu'on ne fera pas) la propriété de dualité de cette analyse (qui fait que l'analyse ligne est superposable à l'analyse colonnes)

Tout dépend de ce que tu cherches à faire (et n'essaie pas de me faire croire que je me trompe dans ce que je dis, ma thèse a porté sur ce domaine). Je parle des K-means pour faire une classification non supervisée. C'est l'outil de base et optimal dans des espaces comme celui extrait par un Laplacien. Faire une analyse linéaire quand on sait que ses données ne sont pas linéaires...

Pour la réalisation en C++ (ou en VBA), un algos de valeurs propres d'une matrice symétrique est tout ce qu'il faut. C'est pas bien méchant... Pour vraiment bien faire, il faut faire, au lieu d'une diagonalisation de la matrice de variance covariance, une SVD de la matrice d'origine. Il y a du code pour faire cela dans Netlib, et chez Numerical Recipes (il y a une version en ligne de la seconde édition sur le web, mais c'est de toutes facons un livre à posséder)

En termes de références stats, je recommande le Volle (Analyse des données, chez Economica), plus facile à lire que les Benzecri, Saporta et consorts, à mon avis...

Sauf que tu n'as pas le droit de t'inspirer du code des NR. Et recoder les algos de Netlib (écrits en Fortran, et il n'y en a pas qu'un seul) pour les retraduire en VBA, c'est un peu complexe, non ? Là encore, j'essaie de me mettre à la place de l'auteur du sujet, et je suis désolé, mais une SVD, ce n'est pas un problème simple. Même si on trouve plusieurs excellents ouvrages sur le sujet (comme le Golub qui est la référence en ce domaine), le traduire en VBA, ce n'est pas à la portée du premier venu (je ne dis pas non plus que l'auteur l'est), vil faut avoir une bibliothèque matricielle à côté.

[Invité]

Du calme, c'est juste des maths...

ces outils sont obsolètes sur les jeux de données non linéaires.

Je ne sais pas ce qu'est une donnée non linéaire... un modèle peut l'être, une donnée? Quant à l'obsolescence de ces méthodes, il me semble que des approches tout à fait modernes (par exemple les SVM, ou dans le domaine des métriques, les HSIC) ont une certaine tendance à "linéariser" les problèmes, et à bâtir des bases orthogonales (le HS de HSIC c'est Hilbert Schmidt, je crois...)

Mais ce n'est pas la question, le problème ici est linéaire.

Les données initiales sont des projections (linéaires), de données sur une série de variables, qui sont elles même des combinaisons linéaires d'autres variables. On met tout cela dans une matrice, dont on veut éliminer les corrélations (linéaires aussi)...

Dans ce monde bien linéaire, il semble assez logique que tout finisse par la diagonalisation d'une matrice symétrique (qui exprime ces corrélations).

La question, du coup, comme souvent en stats, se ramène à un problème d'estimation: comment estimer cette matrice à partir des données empiriques.

C'est bizarrement aussi ce que fait l'ACP. Dingue, non ?

Je ne dis pas le contraire. Je cherchais juste à expliquer que le formalisme de l'AFC est plus adapté à ce problème que celui de l'ACP.

Tout dépend de ce que tu cherches à faire (et n'essaie pas de me faire croire que je me trompe dans ce que je dis, ma thèse a porté sur ce domaine). Je parle des K-means pour faire une classification non supervisée.

Je ne mets pas en doute tes connaissances. Je dis simplement que si tu fais une ACP, ou une AFC (comme cela semble logique ici), tu n'auras pas besoin des K-means, car tu vas obtenir, directement, tes "variables décorrélées" (exprimées comme combinaison linéaires des variables d'origine), classées par ordre d'importance (les valeurs propres). C'est à dire ce qui est demandé ici.

Sauf que tu n'as pas le droit de t'inspirer du code des NR

Heureusement que si ! Sinon, on ne pourrait plus écrire beaucoup d'analyse numérique vu le nombre d'algos de base qui sont dans NR. Tu n'as pas le droit de recopier le code et de le redistribuer, mais le lire et t'en inspirer, heureusement. C'est expliqué quelque part dans la préface ou le premier chapitre, je crois...

Et recoder les algos de Netlib (écrits en Fortran, et il n'y en a pas qu'un seul) pour les retraduire en VBA, c'est un peu complexe, non ?

Y'a du netlib en C et en C++ (meschasch en C, linalg en C++, les deux ont des SVD), et l'OP faisait remarquer qu'il avait les moyens de convertir de C en VBA...

En VBA, si l'on oublie la SVD (sur de petites matrices, et moyennant quelques trucs, comme ajouter une petite diagonale à la matrice de VarCov avant de l'inverser), je pense qu'on peut également trouver du code pour calculer les valeurs. Mais bon, s'il a matlab sous la main...

Ce qui est délicat, à mon avis, c'est de ne pas se tromper dans les calculs sur les matrices de passage.

Francois

[Matthieu Brucher]

Je ne sais pas ce qu'est une donnée non linéaire... un modèle peut l'être, une donnée? Quant à l'obsolescence de ces méthodes, il me semble que des approches tout à fait modernes (par exemple les SVM, ou dans le domaine des métriques, les HSIC) ont une certaine tendance à "linéariser" les problèmes, et à bâtir des bases orthogonales (le HS de HSIC c'est Hilbert Schmidt, je crois...)

Les SVM, ça ne marche bien que lorsque les données sont réduites, et dans ce cas, on passe par des réductions non linéaires. L'immense majorité des problèmes et des modèles à créer sont en réalité non linéaires.

Les données initiales sont des projections (linéaires), de données sur une série de variables, qui sont elles même des combinaisons linéaires d'autres variables. On met tout cela dans une matrice, dont on veut éliminer les corrélations (linéaires aussi)...

Dans ce monde bien linéaire, il semble assez logique que tout finisse par la diagonalisation d'une matrice symétrique (qui exprime ces corrélations).

La question, du coup, comme souvent en stats, se ramène à un problème d'estimation: comment estimer cette matrice à partir des données empiriques.

Ce n'est pas parce que certaines étapes sont linéaires que la variété sous-jacente est euclidienne.

Je ne mets pas en doute tes connaissances. Je dis simplement que si tu fais une ACP, ou une AFC (comme cela semble logique ici), tu n'auras pas besoin des K-means, car tu vas obtenir, directement, tes "variables décorrélées" (exprimées comme combinaison linéaires des variables d'origine), classées par ordre d'importance (les valeurs propres). C'est à dire ce qui est demandé ici.

Non, ça ne suffit pas. C'est valable que s'il y a des facteurs qui ont une action linéaire.

Heureusement que si ! Sinon, on ne pourrait plus écrire beaucoup d'analyse numérique vu le nombre d'algos de base qui sont dans NR. Tu n'as pas le droit de recopier le code et de le redistribuer, mais le lire et t'en inspirer, heureusement. C'est expliqué quelque part dans la préface ou le premier chapitre, je crois...

OK, si la licence est assez claire ça va (mais bon, en plus le code NR n'est pas le plus clean et le meilleur qu'il soit )

Y'a du netlib en C et en C++ (meschasch en C, linalg en C++, les deux ont des SVD), et l'OP faisait remarquer qu'il avait les moyens de convertir de C en VBA...

En VBA, si l'on oublie la SVD (sur de petites matrices, et moyennant quelques trucs, comme ajouter une petite diagonale à la matrice de VarCov avant de l'inverser), je pense qu'on peut également trouver du code pour calculer les valeurs. Mais bon, s'il a matlab sous la main...

Ce qui est délicat, à mon avis, c'est de ne pas se tromper dans les calculs sur les matrices de passage.

Oui, surtout en VBA