L’Analyse Factorielle Discriminante de Tableaux Multiples
Journal de la société française de statistique, Tome 156 (2015) no. 4, pp. 1-20

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L’objet de cet article est de proposer une nouvelle technique, l’analyse factorielle discriminante de Tableaux Multiples, qui généralise l’analyse factorielle discriminante et l’analyse canonique généralisée, et s’applique à des tableaux dont les variables sont partitionnées en blocs et les individus sont partitionnés en groupes ; l’AFD-TM détermine une ou plusieurs variables synthétiques pour chacun des tableaux, de telle manière que les variables synthétiques des différents tableaux soient le plus liées entre elles tout en ayant un pouvoir discriminant le plus élevé possible pour la partition des individus donnée.

The aim of this paper is to propose a new method, multiblock linear discriminant analysis which generalizes linear discriminant analysis and generalized canonical correlation analysis,and is a method for analyzing multiblock and multigroup data tables ; MLDA computes one or several new variables for each data table, such as these new variables take into account both relationships between sets of variables and canonical correlation between each data table and the partition of individuals.

Mots-clés : tableaux multiples, analyse factorielle discriminante, analyse canonique généralisée, tableau multi-blocs, tableau multi-groupes
Keywords: multivariate data table, linear discriminant analysis, generalized canonical analysis, multi-block data analysis, multi-group data analysis
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TY  - JOUR
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JO  - Journal de la société française de statistique
PY  - 2015
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