fact
- Gestion des donnees
- cdel — suppression de colonnes dans une structure Div
- centering — centre une structure Div
- csv2div — charge un fichier csv au format Div
- csv2div2 — charge au format Div un fichier csv avec: séparateur de champ = ',' et séparateur décimal = '.'
- dcsv2div — charge un fichier csv contenant uniquement des données numériques sans valeurs manquantes et organisées sous forme d'une matrice
- dcsv2div2 — charge au format Div un fichier csv contenant des données numériques sans valeur manquante et organisées sous forme d'une matrice, avec séparateur de champ = ',' et séparateur décimal = '.'
- div — convertit une entrée en structure Div
- div2csv — exporte une structure Div au format csv
- div2dcsv — exporte au format csv, sans les labels de variable ou d'observation, une matrice (n x q) ou le champ .d d'une structure Div
- div2mat — exporte une structure Div ou une structure de Divs au format .mat
- div2tab — exporte une structure Div au format csv-tabular
- groupcreate — construit des groupes organisés en liste de structures Div à partir d'un codage des échantillons conjonctif ou disjonctif
- indexseek — dans un vecteur de nombres, cherche l'index dont la valeur est la plus proche d'un nombre donné
- isconj — vérifie si un vecteur colonne x (ou x.d d'une structure Div) représente un codage conjonctif
- isdisj — vérifie si une matrice x (ou x.d d'une structure Div) représente un codage disjonctif
- islist — vérifie si une entrée est une liste et convertit en structure Div les éléments qui ne le sont pas
- jstr — justifie un vecteur de chaines de caractères à un nombre de caractères égal à (ndigits+1)
- nandel — suppression de lignes ou colonnes contenant des valeurs manquantes (NaN)
- num2str — transforme un vecteur de nombres en un vecteur de termes alphanumériques justifiés pour un nombre de caractères égal à ndigits
- rdel — suppression de lignes
- reorder — trie deux structures Div à partir des identifiants qu'elles partagent
- scsv2sci — importe un fichier .csv contenant des données alphanumériques organisées sous forme d'une matrice; séparateur de colonne = point-virgule
- standardize — divise chaque colonne par son écart-type
- str2conj — construit un vecteur conjonctif de classes identifiées dans un vecteur de chaines de caractères
- strseek — recherche une chaine de caractères dans les éléments d'un vecteur
- Statistiques
- corrmat — matrice des coefficients de corrélation entre les vecteurs-colonne de deux matrices
- covmat — matrice des covariances entre les vecteurs-colonne de deux matrices
- snk — analyse de variance et comparaison de moyennes par Student-Newman-Keuls (SNK)
- std — calcule l'écart-type de chaque colonne de x
- wilks — calcule le Lambda de Wilks = inertie intra-classes / inertie totale
- (X) Une matrice d'observations / variables
- cspcana — analyse en composantes principales sur données centrées-réduites
- ica_blocs_signals — le nombre de composantes indépendantes est déterminé d'après les corrélations entre blocs issus des données
- ica_dwresiduals — le nombre de composantes indépendantes est déterminé d'après le crière de Durbin-Watson
- icajade — produit la matrice d'extraction des composantes indépendantes selon l'algorithme Jade
- icascores — extrait les composantes indépendantes et les proportions (scores) avec la fonction icajade
- kcmeans — regroupe les observations en groupes par la méthode des nuées dynamiques
- pcaapply — applique un modèle d'ACP, construit avec un premier jeu de données, sur un deuxième jeu de données
- pcana — analyse en composantes principales
- (X) Une matrice de contingence
- ca — analyse des correspondances
- (X->X) Pretraitements par projection orthogonale
- detrending — applique la correction Detrend par projection orthogonale à une matrice de Vandermonde
- dop — calcule la matrice de vecteurs propres pour projection orthogonale avec la méthode Dynamic Orthogonal Projection
- epo — calcule les vecteurs-propres et les paramètres de réglage de External Parameter Orthogonalization (EPO) avec l'approche classique basée sur les moyennes par grandeur d'influence
- epoe — calcule les vecteurs-propres et les paramètres de réglage de External Parameter Orthogonalization (EPO) avec un centrage par échantillon inspirée de EROS
- eros — calcule les vecteurs-propres et les paramètres de réglage de Error Removal by Orthogonal Substraction (EROS)
- iirp — calcule les vecteurs-propres et les paramètres de réglage de Independent Interference Reduction (IIR)
- osc — calcule les paramètres de l'orthogonal signal correction (OSC) selon la méthode directe
- pop_dextract — extrait la matrice d'information nuisible selon l'une des méthodes: IIR ('iirp'), EPO ('epo'), EROS('eros' ou 'epoe')
- pop_dtune — calcule les paramètres de réglage d'une projection orthogonale pour laquelle la matrice d'information nuisible (dmatrix) est donnée
- popapply — applique un modèle obtenu avec 'epo','epoe','eros','iirp' ou 'pop_dtune' à une matrice xtest ou un jeu (xtest,ytest)
- vanderm — calcule la matrice de Vandermonde pour la correction Detrend
- (X->X) Pretraitements par selection de variables
- covsel — sélection de variables par maximisation de leur covariance avec y
- (X->X) Autres pretraitements
- normc — ajuste à 1 la norme des colonnes; les colonnes nulles sont inchangees
- detrending — applique la correction Detrend par projection orthogonale à une matrice de Vandermonde
- detrending — applique la correction Detrend par projection orthogonale à une matrice de Vandermonde
- savgol — lissage, dérivées première et seconde de spectres selon Savitsky-Golay
- simufilters — (très utile pour les transferts d'étalonnage entre spectromètres)
- snv — normalisation Standard Normal Variate (SNV)
- (X->y) Etalonnages linéaires
- ikpls — régression 'partial least squares' (PLS) par la méthode 'improved kernel'
- mlr — régression linéaire multiple (MLR)
- pcr — régression sur composantes principales (PCR)
- pls — régression 'partial least squares' (PLS) par la méthode standard
- regapply — applique un modèle d'étalonnage obtenu avec pls, vodka, pcr, ridge ou mlr à un nouveau jeu de données
- ridge — méthode de régression Ridge
- spls — régression Stacked PLS
- vodka — régression Vodka-PLSR
- (X->y) Etalonnages non linéaires
- nns_buildbayes — construction d'un réseau de neurones à 1 couche cachée et avec biais
- nns_init — initialisation d'un réseau de neurones à 1 couche cachée, avec biais
- nns_simul — prédictions par un réseau de neurones à 1 couche cachée et avec biais
- nns_simulbis — prédictions et estimations des erreurs de prédiction par un réseau de neurones à 1 couche cachée et avec biais
- nns_simulter — erreurs de prédiction par un réseau de neurones à 1 couche cachée et avec biais
- (X->Y_classes) Classification
- copda — classification par projection orthogonale (COP) avec validation croisée
- daapply — application d'un modèle d'analyse discriminante à un jeu de test
- fda — analyse factorielle discriminante (AFD) avec validation croisée
- forwda — analyse discriminante pas à pas 'forward' avec validation croisée
- knnda — méthode des k plus proches voisins avec validation croisée
- plsda — analyse discriminante PLS avec validation croisée: des PLS-1 calculent des scores sur la matrice disjonctive des classes (autant de PLS que de classes), ensuite une FDA ou LDA prédit l'appartenance des observations aux différentes classes en utilisant ces scores
- (X1-X2…Xk) Multitableaux
- acom1 — analyse en composantes communes et co-inertie
- ccswa — analyse en composantes communes et poids spécifiques
- comdim — analyse en composantes communes et poids spécifiques, algorithme différent de ccswa
- statis — méthode Statis
- statislda — méthode Statis-analyse factorielle discriminante
- Graphiques
- barycentermap — nuages de points, toutes les observations de la même classe sont représentées par la même couleur et sont rattachées au barycentre de leur classe
- coloredmap — figure couleur représentant des observations par leur identifiant de classe
- corrplot — cercle des corrélations entre les variables d'une ou plusieurs matrices d'une part; et deux axes représentant des scores orthogonaux issus p.ex. d'une ACP ou d'une PLSR d'autre part
- curves — graphe des vecteurs-colonne d'une structure Div
- diacmap — figure couleur représentant des observations par un triangle de couleur différente selon la classe
- dotcmap — figure couleur représentant des observations par un point de couleur différente selon la classe
- holdoff — une nouvelle figure est crée à chaque nouveau graphe de Fact
- holdon — la dernière figure est utilisée pour chaque nouveau graphe crée par Fact
- kcmap — figure noir et blanc représentant des observations par leur identifiant de classe
- kscmap — figure noir et blanc représentant des observations par un symbole (ou un nombre si plus de 7 classes) différent selon la classe
- map — nuages de points noir et blanc représentant des observations par leur label
- regplot — graphe des valeurs de référence vs les valeurs prédites, ainsi que: R2, bias, RMSE, pente et valeur à l'origine de la courbe de tendance
- scmap — figure représentant les observations par un symbole (ou un number si plus de 7 classes) dont la couleur est différente pour chaque classe
- starcmap — figure couleur représentant des observations par une etoile de couleur différente selon la classe