Discussion :

[medchok]

Bonjour,

A ceux qui ont eu l'occasion d'utiliser les SOM en général et particulièrement pour la réduction de dimension, pourriez vous éclairer ma lanterne.

Lorsqu'on s'intéresse à la sélection de variables, faut il étudier les poids des connexions pour éliminer les variables les moins importantes où il s'agit plutôt d'une autre façon de faire?

Une deuxième question non moins importante: y aurait il une limite en nombre de variables d'entrée (input avant de procéder à la réduction)?

Merci d'avance pour vôtre aide.

[abidineb]

Bonjour
D'abord il ne faut jamais écrire en acronymes, SOM=Security occident Manager ou... donc... ça signifie quoi?Self Organizing Maps
Ben tu parle des SOM pour la réduction de dimensionalite, d'abord on utilise ça dans les cas non supervise.
Je pense que t'as répondu a ta question n'est ce pas? poid de connexions... c'est tout a fait ça, maintenant si t'as une autre méthode plus efficace, tant mieux.
Pour t'as deuxième question, tu parle de la limite du nombre de variables,
pour les SOM ou pour la sélection en général?

Cordialement

[medchok]

Un Grand Merci Abidineb pour vôtre réponse,

J'espère ne pas trop vous déranger avec ces questions :

"Ben tu parle des SOM pour la réduction de dimensionalite, d'abord on utilise ça dans les cas non supervise." --> uniquement? Est ce qu'on l'utilise indépendamment du classifieur ou bien est ce qu'il doit faire et la réduction et la classification?

"Je pense que t'as répondu a ta question n'est ce pas? poid de connexions..." -->C'est les variables correspondantes aux poids les plus importantes qu'il faut retenir, mais combien faut il en garder?

"Pour t'as deuxième question, tu parle de la limite du nombre de variables,
pour les SOM ou pour la sélection en général?"--> Au fait, c'est pour les SOM. Pour la sélection, je ne sais même pas si on peut vraiment se poser la question.

Merci d'avance pour vôtre contribution.

[abidineb]

Bonjour
Avant de répondre a tes question? si tu ne maitrise pas vraiment data mining
et le déroulement des algorithmes des cartes SOM, tu ne va pas trop avancer puisque a chaque étape, tu va t'arrêter, et la en toute franchise, il y aura des problèmes plus compliques que ça, mais bon.
Non tu utilise les SOM avec les clasifieurs en même temps .
Pour le nombre des variables a garder, c'est un autre sujet, c'est a toi de choisir, ou bien il existe des critères bien adaptes a cela.
J'ai pas compris ta dernière question

Cordialement

[medchok]

Merci infiniment Monsieur Abidi pour vôtre aide si précieuse,

Comme vous le disiez à juste titre "Avant de répondre a tes question? si tu ne maitrise pas vraiment data mining et le déroulement des algorithmes des cartes SOM, tu ne va pas trop avancer puisque a chaque étape, tu va t'arrêter, et la en toute franchise, il y aura des problèmes plus compliques que ça, mais bon." et comme je suis toujours preneur de la bonne information et des bons conseils de connaisseurs, ce serait bien gentil de me donner la moindre indication ou référence pour m'aider à mieux comprendre cet aspect des SOMs.

"Non tu utilise les SOM avec les clasifieurs en même temps .", comment se ferait la sélection de variables dans un tel cas et quel serait le rôle joué par le classifieur?

"Pour le nombre des variables a garder, c'est un autre sujet, c'est a toi de choisir, ou bien il existe des critères bien adaptes a cela.", ce serait vraiment très gentil de donner plus de précisions sur de tels critères.

"J'ai pas compris ta dernière question" J'espère que vos prochaines réponses m'aideraient à mieux comprendre le sujet et à rendre ma dernière question superflue.

Merci encore pour vôtre patience et vôtre intérêt.

[abidineb]

Bonjour

Je vais m'arrêter la, maintenant pour la recherche t'as le web il contient des lien au ce sujet, j'espère que ma petite contribution a un peu éclaircie tes idées, mais je pense qu'il faut d'abord connaitre tes vrais objectifs, et expliquer quelques notion avant d'entamer ton travail.
Bon courage.
Cordialement