GRETSI'03 -- Proceedings

	19^st GRETSI Symposium on Signal and Image Processing Paris 8 - 11 september 2003

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Title

Analyse en composantes indépendantes et réseaux bayésiens

Author(s)

Francis R. Bach	UC Berkeley
Michael I. Jordan	UC Berkeley

Rererences

vol. I, page 105

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Abstract

Une généralisation de l'analyse en composantes indépendantes (ACI) est introduite: au lieu de déterminer une application linéaire qui rend les composantes indépendantes, nous cherchons une application linéaire qui rend les composantes modélisables par un réseau bayésien dont la structure est un arbre. Ce nouveau modèle, que nous dénommons TCA (Tree-dependent Component Analysis), permet de relaxer l'hypothèse d'indépendance et d'adapter la structure de dépendance aux observations. En particulier, lorsque l'arbre a plusieurs composantes connexes, notre méthode permet de trouver des "amas" de composantes de telle sorte que les composantes à l'intérieur d'un amas sont dépendantes les unes des autres, mais indépendantes de composantes dans d'autres amas. Notre approche s'applique aussi bien à des sources intemporelles et non gaussienne qu'à des sources stationaires.

Edition : Télécom-Paris -- 2003