APC / PCA : par où commencer ?

Bonjour,

J'ai fait quelques recherches sur le forum à propos de Matlab et de l'ACP, sans succès. Je vous explique donc mon problème.

J'ai plusieurs variables A, B, C, D, ... Y, Z ayant chacune une valeur (numérique) par échantillon. J'ai environs 200 échantillons à disposition.
J'ai donc une matrice 200*26 telle que

.....A............Y.......Z...
1 #### ... #### ####
2 #### ... #### ####
................................
200 ## ... #### ####

Les variables A à Z sont plus ou moins corrélées entre elles.
La variable la plus importante pour moi est Z. Je cherche quelles sont les variables (parmi A, B, ... Y) qui influent le plus sur Z.

"influent le plus" est assez ... vague comme formulation. Disons que je voudrais pouvoir "deviner" Z en utilisant le moins de variables possibles parmi A, B ... Y : lesquelles dois-je choisir ?

C'est le problème que je veux coder en Matlab.
Je pense que l'ACP est adaptée, mais l'aide que je trouve dans la "doc" Matlab me laisse ... perplexe ...
Si vous pouviez m'éclairer ...

Merci de votre aide !!

bonjour,
voici un cours pdf que moi aussi je l'ai lu pour comprendre un peu comment fonctionne l'acp : http://iga.ujf-grenoble.fr/cours-en-ligne/bk_multiv.pdf

et voila un code complet que j'ai trouvé aussi sur l'acp : http://www.obs-vlfr.fr/Enseignement/...cp/matlab.html

je souhaite que ca va t'eclaircir (si tu n'a pas trouver ca deja avant)

mais moi j'ai un probleme sur le calcul de la qualité de l'acp si tu as une idée

le sujet est la dans le meme forum

L'analyse en composantes principales permet de trouver la rotation des axes qui décorrelle les variables. Si ton but est de prédire une variable en fonction des autres ce n'est pas la méthode la plus adaptée, je te conseille donc d'aller plutôt voir du côté des méthodes de régression.

A toi de savoir si tu as une idée du modèle qui génère tes données à prédire au-quelle cas une régression basée sur les moindres carrés est à envisager, si tu n'en a aucune idée des méthode sans modèles sont disponibles; support vector regression, regression par k-plus proches voisins, réseaux de neurones....

Bonjour,

Effectivement, j'ai réléchi au sujet un peu plus en avant hier soir, et je ne pense finalement pas que l'ACP puisse m'aider. Les méthodes de régressions semblent plus adaptées. Quant aux autres méthodes, type réseau de neurones, je vais y jeter un oeil.

Une nouvelle discussion pour pas grand chose en somme, si ce n'est les liens de encours.

Merci à tous les deux.

Bonsoir,

les méthodes de régression vont te permettre de prédire Z mais pas de savoir quelles sont les variables pertinentes pour ton problème. Il faut que tu utilises une méthode de sélection de variable (feature selection). Tu trouveras ton bonheur sur internet.

Je vais voir ça. Merci :)