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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.
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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)…