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L’analyse factorielle discriminante (AFD) … L’analyse factorielle discriminante (AFD) ou simplement analyse discriminante est une technique statistique qui vise à décrire, expliquer et prédire l’appartenance à des groupes prédéfinis (classes, modalités de la variable à prédire…) d’un ensemble d’observations (individus, exemples…) à partir d’une série de variables prédictives (descripteurs, variables exogènes…). L’analyse discriminante est utilisée dans de nombreux domaines.
* En médecine, par exemple pour détecter les groupes à hauts risques cardiaques à partir de caractéristiques telles que l’alimentation, le fait de fumer ou non, les antécédents familiaux, etc.
* Dans le domaine bancaire, lorsque l’on veut évaluer la fiabilité d’un demandeur de crédit à partir de ses revenus, du nombre de personnes à charge, des encours de crédits qu’il détient, etc.
* En biologie, lorsque l’on veut affecter un objet à sa famille d’appartenance à partir de ses caractéristiques physiques. Les iris de Sir Ronald Fisher — qui est à l'origine de cette méthode — en est un exemple, il s’agit de reconnaître le type d’iris (setosa, virginica, et versicolor) à partir de la longueur/largeur de ses pétales et sépales.
* En informatique, pour la reconnaissance optique de caractères. L'analyse discriminante est utilisée pour reconnaître un caractère imprimé à partir d'informations simples, comme la présence ou non de symétrie, le nombre d'extrémités… L’analyse discriminante est une technique connue et reconnue, elle est décrite à peu près de manière identique par les différentes communautés du traitement de données : en statistique exploratoire (exploratory data analysis), en analyse des données, en reconnaissance de formes (pattern recognition), en apprentissage automatique (machine learning), en fouille de données (data mining)…ing), en fouille de données (data mining)…
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