Volumes horaires
- CM 18.0
- Projet -
- TD 4.0
- Stage -
- TP 26.0
- DS -
Crédits ECTS
Crédits ECTS 0.6
Objectif(s)
Objet du cours : Réduction de dimensions, analyse de données multidimensionnelles, classification
Compétences visées : être en mesure d'analyser des données multivariées provenant d'études médicales sur cohortes, d'images médicales ...
Les étudiants mettent en pratique des solutions d'ingéniérie faisant intervenir divers outils mathématiques, statistiques et informatiques, en utilisant le langage MATLAB au cours de bureaux d'étude pour résoudre des problèmes concrets sur données réelles.
Contenu(s)
1. Introduction générale sur les méthodes de traitement de données multidimensionnelles
2. Méthode factorielle de réduction de la dimension: l'analyse en composantes principales (ACP)
3. Méthode de classification: analyse linéaire discriminante (AD)
PrérequisBonnes connaissances en algèbre linéaire (calcul matriciel, espaces propres et caractéristiques, diagonalisation) - Voir Tronc Commun Mathématiques d'année 3.
Quelques notions de programmation avec MATLAB.
100 % contrôle continu : QCM de fin de cours, Compte-rendu de TP et épreuve écrite
En cas de non validation d’une UE, le jury peut autoriser l’élève ingénieur à passer des épreuves complémentaires pour la valider.
Code de l'enseignement : KATI8M10
Langue(s) d'enseignement :
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