Projections de données d'ACP

salut,
je me demande comment tracer les projections de données d'un modèle ACP utilisant matlab !!!!

Bonjour

Code:

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doc princomp doc biplot % Réalise le dessin du plan factoriel

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Merci,
et comment je trace l'évolution de la variance de l'erreur de reconstruction en fonction de nombre de composantes principales sur matlab, car je cherche à déterminer le nombre de composantes principales à retenir. j'ai utilisé la méthode de la minimisation du critère de la variance de l'erreur de reconstruction, mais les résultats ne sont pas satisfaisantes.

Citation:

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j'ai utilisé la méthode de la minimisation du critère de la variance de l'erreur de reconstruction

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Ca ne veut pas dire grand chose, vu que cette erreur est nulle en retenant tous les axes!

Citation:

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comment je trace l'évolution de la variance

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Code:

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[B,F,I]= princomp(...); plot(I/sum(I),'k.') % eventuellement cumsum() pour inerties cumulées

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Pour un choix automatique, vous pouvez commencer par un critère de type Kaiser (% inertie > inertie moyenne, conduit en général à surévaluer le nombre de composantes)

Code:

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K= find( I/sum(I) > trace(cov(data)) / size(data,2) ); K= K(end);

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j'ai pas compris le critère de type KAISER...

ACP sur les variables X1...XN
Inertie totale du signal = sum_n ( Var(Xn) ) = Trace(Var(X))
Inertie moyenne d'une variable X: Trace(Var(X))/N
Inertie d'un axe I/sum(I)

Axe significatif pour Kaiser: I/sum(I)> Trace(Var(X))/N

salut,
qui peut me donner un code matlab permet de calculer la contribution des variables d'un modèle ACP, pour faire la détection et localisation des défauts. En fait, mon code me donne toujours la même contribution avec/sans défauts.
merci