Approximation 1er ordre: droite au plus près de points

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Arno73
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Approximation 1er ordre: droite au plus près de points

par Arno73 » 23 Avr 2012, 20:55

Bonjour,

Je dispose d'une série de points 2D, et je souhaiterais connaitre l'équation de droite qui passe au plus près de ces points...
Il y a quelques année, je pense que j'aurais trouvé, mais là je sèche... Est-ce que quelqu'un peut m'aider?



ev85
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par ev85 » 23 Avr 2012, 21:22

Arno73 a écrit:Bonjour,

Je dispose d'une série de points 2D, et je souhaiterais connaitre l'équation de droite qui passe au plus près de ces points...
Il y a quelques année, je pense que j'aurais trouvé, mais là je sèche... Est-ce que quelqu'un peut m'aider?

Au sens des moindres carrés ?

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fatal_error
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par fatal_error » 23 Avr 2012, 22:24

ou bien pca plus première composante
la vie est une fête :)

Arno73
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par Arno73 » 23 Avr 2012, 22:26

Oui, merci pour ta réponse.
avec les moindres carrés ça devrait convenir.
Ca fait quelques année que je n'ai pas fait de Maths... c'est un peu long à revenir !

J'ai trouvé ce site qui semble bien correspondre à ce que je veux :
http://www.er.uqam.ca/nobel/r30574/PSY1300/C4P4.html

Arno73
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par Arno73 » 23 Avr 2012, 22:33

Exactement, j'avais du mal à mettre un nom dessus.
Je vais tester l'analyse en composante principale et la regression par les moindres carrés.
A priori la PCA est plus adaptée?

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fatal_error
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par fatal_error » 23 Avr 2012, 23:08

j'en sais rien, j'ai pas pris le temps de lire l'article en détail. Je sais juste que c'est possible :D
la vie est une fête :)

JeanJ
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par JeanJ » 24 Avr 2012, 08:17

Arno73 a écrit:Oui, merci pour ta réponse.
avec les moindres carrés ça devrait convenir.
Ca fait quelques année que je n'ai pas fait de Maths... c'est un peu long à revenir !

J'ai trouvé ce site qui semble bien correspondre à ce que je veux :
http://www.er.uqam.ca/nobel/r30574/PSY1300/C4P4.html


Boujour,

remarque: il ne suffit pas de choisir la méthode (moindre carrés par exemple). Il faut aussi choisir les critères d'optimisation (autrement dit, définir ce que l'on veut).
Par exemple, le §.3 "Régression linéaire à deux paramètres" dans l'article "Régressions coniques, quadriques, circulaire, sphérique" par le lien :
http://www.scribd.com/JJacquelin/documents
Le §.3.3 "Moindres carrés des écarts de distances" dont le résultat est équivalent à la première composante que donne la PCA en 2D.

 

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