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Méthodes statistiques


Algorithme des k-moyennes

Algorithme des k-moyennes

La méthodologie basée sur l'algorithme des k-moyennes est une technique de partitionnement couramment utilisée. Avec cette méthode d'analyse, l'utilisateur dispose d'une collection d'échantillons qu'il tente de regrouper dans un nombre « k » de partitions sur la base de certaines mesures de distance spécifiques. Lire la suite...


PLS-DA

PLS-DA

La méthode de régression des moindres carrés partiels (PLS-DA, PLS Discriminant Analysis) est utilisée pour accentuer la séparation entre les groupes d'observations en effectuant une rotation des composants PCA (Principal Components Analysis) de façon à ce qu'une séparation maximale entre. Lire la suite...


Régression PLS

Régression PLS

La régression des moindres carrés partiels (PLS, Partial Least Squares) est une technique récente qui se généralise et combine des fonctionnalités issues l'analyse en composantes principales et de la régression multiple. Elle est particulièrement utile lorsqu'il est nécessaire de prévoir un ensemble de variables dépendantes à partir d'un ensemble (très) volumineux de. Lire la suite...


Analyse en composantes principales (PCA)

Analyse en composantes principales (PCA)

L'analyse en composantes principales (PCA) est une méthode de projection qui vous permet de visualiser toutes les informations contenues dans un tableau de données. Lire la suite...


SIMCA

SIMCA

Dans l'approche SIMCA (Soft Independent Modeling of Class Analogy), la classification est effectuée selon la méthode PLS afin d'identifier les modèles locaux pour des groupes possibles et de prévoir une appartenance probable à une catégorie pour les nouvelles observations. Lire la suite...