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https://dspace.univ-ouargla.dz/jspui/handle/123456789/34899
Title: | Analyse des Correspondances Multiples et Application |
Authors: | MEDDI, Fatima Elhella, Asma |
Keywords: | MCA FactomineR données catégorielles Réduction de dimension codage binaire Visualisation des données Décomposition en valeurs singulières categorical data Dimension reduction binary coding Data visualization Singular value decomposition |
Issue Date: | 2023 |
Publisher: | UNIVERSITE KASDI MERBA OUARGLA |
Abstract: | Ce mémoire explore l'utilisation de l'Analyse en Correspondance Multiple (ACM) pour explorer des données qualitatives. Le premier chapitre présente la méthode de l'ACM, ses concepts clés et les étapes d'analyse. Le deuxième chapitre se concentre sur l'objet ACM de FactoMineR et ses fonctionnalités.
Enfin, le troisième chapitre applique l'ACM à des données réelles, décrivant le contexte, la préparation des données et les résultats obtenus. Le mémoire découvert sur l'importance de l'ACM pour explorer les structures de données qualitatives et offrir des perspectives pour de futures recherches This thesis explores the use of Multiple Correspondence Analysis (MCA) to explore qualitative data. The first chapter presents the ACM method, its key concepts and the analysis steps. The second chapter focuses on the ACM object of FactoMineR and its functionalities. Finally, the third chapter applies MCA to real data, describing the context, the preparation of the data and the results obtained. The thesis revealed the importance of AMC for exploring qualitative data structures and offering insights for future research. |
Description: | Probabiliteset statistique |
URI: | https://dspace.univ-ouargla.dz/jspui/handle/123456789/34899 |
Appears in Collections: | Département de Mathématiques - Master |
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