Analyse Discriminante Linéaire

[invite58ca56b8]

Bonjour à tous,

Je dois effectuer une analyse discriminante linéaire sur un tableau de données regroupées en 3 classes "ur", "dr" et "t".
J'ai dans un premier temps effectué une adl avec les données qualitatives, puis j'ai voulu passé au quantitatif.
Lorsque je lance l'adl sur mon tableau quantitatif avec R (library MASS, fonction lda(x, group)), j'obtiens un graphe très bizarre et je ne sais pas pourquoi. Je n'arrive pas à comprendre pourquoi le graphe de mes données qualitatives est correct et que le passage vers les données quantitatives crée un désordre. je vous met en lien le graphique des données quantitatives..



Pouvez-vous me dire pourquoi mes données s'alignent sur 3 lignes comme cela?
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[invitec5eb4b89]

C'est difficile à dire sans avoir accès aux données... Est-ce que tu pourrais nous en transmettre un exemple, ou alors un code qui permettrait de les simuler ? Que dis un test de Kruskal Wallis sur ces mêmes données ? Combien y a t il de variables ?

[invite58ca56b8]

Rebonjour, désolée pour le délai de réponse.

J'ai uploadé mes données sur un disque dur virtuel que tu puisses te rendre compte.
J'ai aussi essayé de faire un test de Kruskal Wallis comme tu le demandais mais j'ai un problème de notation dans la formule et R ne veut pas le faire....

Voici les données : http://cid-eca3bf5c08f981ae.skydrive...Group|_lda.txt
mon fichier de classification pour l'adl : http://cid-eca3bf5c08f981ae.skydrive...|_Ldaclass.txt
et enfin le script R : http://cid-eca3bf5c08f981ae.skydrive...blic/adl|_TF.R

Et donc le résultat avec ces données donne l'image que j'avais linké dans le post précédent ou les plot s'ordonne en 3 lignes. http://nsa02.casimages.com/img/2008/...2122823207.jpg

Alors que le meme tableau en qualitatif (je ne comptabilisais pas le nombre de hit et j'avais donc que du 0 ou du 1) donnait un graphe me semblant correct. http://www.casimages.com/img.php?i=0...4322173628.jpg

Je ne comprends pas pourquoi le passage vers les données qualitatives me créent ce problème...
merci d'avance...

[invitec5eb4b89]

Bonjour,

Merci pour ces données !
J'ai repris un peu ton code, et je n'ai pas vraiment d'explication pour la forme des nouveaux nuages de points...

Par contre, et ce qu'il est très important de faire, c'est tester si le modèle de prédiction calculé par Analyse Discriminante est pertinent sur un jeu indépendant de données. Pour cela, je te propose, comme tu as pas mal d'individus, de séparer ton jeu de données en 2 : une partie pour entrainer ton classifieur et une autre partie pour tester.

Par exemple :

  tr <- sample(1:n, floor(n/2))
  train <- X[tr,] ; temp <- which(apply(train,2,sd)!=0) ; train <- train[,temp]
  test <-  X[-tr,] ; test <- test[,temp]
  z <- lda(train, as.factor(y[tr]))
  score <- sum(predict(z, test)$class != y[-tr])/length(y[-tr])

Dans la dernière variable, on aura stocké le taux d'erreur commis.

Après avoir exécuté ce bout de code 50 fois, je trouve un taux d'erreur moyen d'à peu près 63 %, à mon avis ce n'est pas très loin des performances d'une classification faite au hasard !! À vérifier !

Il me semble que tes données expérimentales peuvent être modélisées par des variables de Poisson !

[A voir en vidéo sur Futura]

[invite986312212]

salut,

l'analyse discriminante linéaire n'est pas adaptée aux données qualitatives, puisqu'en fait elle est équivalente au modèle linéaire multivarié sur un facteur (le facteur de classification). Après, que quand on l'emploie hors de propos ça donne des résultats aberrants...

[invite986312212]

pour des données qualitatives, la méthodologie CART n'est pas mal.
http://pbil.univ-lyon1.fr/library/tr...l/00Index.html