Tutoriais para DtmVic
(DtmVic O software deve ser baixado de antemão, pois o tutorial faz uso de exemplos)
Tutorial Um: Uma introdução ao DtmVic
formato PDF) - A1- Análise de Componentes Principais.
Variáveis ativas e passivas. Categorias Complementar. Validação Bootstrap. APC é seguido por um clustering de observações, bem como uma descrição dos clusters obtidos. - A2- Análise de Correspondência.
A análise de correspondência de uma pequena tabela de contingência. Validação Bootstrap. - A3- Análise de Correspondência Múltipla.
Categorias activas e suplementares. Validação Bootstrap. MCA é seguido por um clustering de observações, bem como uma descrição dos clusters obtidos. - A4- Análise de Correspondência de uma tabela lexical.
Análise de uma simples série de textos (20 primeira Sonetos de Shakespeare). Numérica codificação. A análise de correspondência de uma "palavras x poemas" tabela. Validação Bootstrap. Característica palavras e versos. Mapas de Kohonen. Seriação. - A5- Questões em aberto um inquérito por amostragem.
Utilização de dados tanto numérica e textual. Processamento das respostas a uma questão em aberto usando um específico variável categórica. Códigos numéricos das respostas. Análise de correspondência da tabela lexical palavras x categorias. Validação Bootstrap. Descrição das categorias através das suas palavras e respostas características. Mapas de Kohonen simultânea para as palavras e categorias.
Tutoriel B: DtmVic e dados textuais
Os exemplos a seguir usam arquivos de comando existentes (ou: arquivos de parâmetro). Cada exemplo, corresponde a um diretório incluídos no diretório "DtmVic-Examples_B_Texts" que foi baixado com DtmVic.
- B1- Questões em aberto um inquérito por amostragem: Primeira pesquisa
Primeiro processamento das respostas a uma questão em aberto. Códigos numéricos das respostas. Correspondência Análise (CA) da tabela esparsa "palavras x entrevistados", o agrupamento das respostas, e uma descrição do clusters obtidos através de suas palavras características e respostas. Kohonen mapa de palavras e para os inquiridos. - B2- Questões em aberto um inquérito por amostragem:
ligação com perguntas fechadas
Este exemplo, que envolve 14 etapas, contém os exemplo B.1, mas leva em conta as informações sobre fechada perguntas. Códigos numéricos das respostas. Exemplos de alteração do limite de freqüência de palavras. Exemplo de concordâncias (contexto sintático), para algumas palavras. CA da tabela de palavras lexicais "inquiridos x agrupamentos das respostas", e uma descrição dos clusters obtidos através de suas palavras característica, respostas e também através de categorias característica (perguntas fechadas). Mapas Kohonen para palavras e para os inquiridos. - B3- perguntas abertas e MCA em um inquérito por amostragem
Análise de correspondência múltipla e agrupamento de respondentes com perguntas fechadas. Processamento de agregados [e lemmatised] respostas a perguntas abertas. O exemplo apresenta uma outra técnica para agrupar respostas. Numa primeira fase, uma análise de correspondência múltipla é executada em um conjunto de variáveis categóricas selecionadas (ou seja, respostas a perguntas fechadas de-final). Os eixos principais visualização é complementada com um clustering, seguido por uma descrição automática dos clusters. Esses clusters são então utilizados para agregar as respostas a uma questão em aberto. - B4- Visualização da rede semântica de verbos francês
Visualização das relações semânticas existentes entre os 829 verbos francês. Cada verbo é descrito por uma lista de "sinônimos".
Tutorial C: DtmVic com dados numéricos: Semiometry, os dados de Fisher Iris, gráficos, imagens.
- C1- Visualização em Análise de Componentes Principais (1)
C1 exemplo usa "semiometric" dados . A visualização dos eixos principais é complementada por um clustering, com um automático descrição dos clusters. Bootstrap procedimentos, mapas de Kohonen são seguidos por diversas ferramentas de visualização previsto no sub-menu "visualização" da fase "VIC": visualização de clusters (ou categorias), utilizando símbolos ou cores, casca convexa ou elipses densidade de clusters, árvore geradora mínima, desenho da diversos gráficos de próximos vizinhos.
- C2- Visualização em Análise de Componentes Principais (2)
Mesmo conjunto de variáveis numéricas (dados semiometric). A visualização dos eixos principais é complementado por um agrupamento das variáveis. Bootstrap procedimentos, mapas de Kohonen são seguidos por diversas ferramentas de visualização previsto no menu "Contiguity view": visualização de agrupamentos de variáveis por meio de símbolos ou cores, casca convexa ou elipses densidade de clusters, árvore geradora mínima estabelecida na variável de pontos. - C3- PCA e contiguidade Análise de Iris Fisher Data
C3 Exemplo visa analisar uma série clássica de variáveis numéricas (Os dados Iris conjunto de Anderson / Fisher), através Análise de Componentes Principais, Classificação, contiguidade Analysis, Discriminant Analysis. Os eixos principais visualização é complementada com um clustering, incluindo uma descrição automática dos clusters. C3 exemplo é muito semelhante ao exemplo C2: Análise de componentes principais e classificação (clustering) de um conjunto de dados numéricos, com várias ferramentas de visualização, envolvendo também uma específica categórica variáriavel . Ele apresenta em seguida, as melhorias previstas por contigüidade e Análise e um caso mais particular do clássico Contiguidade Análise: Linear Discriminant Analysis. - C4- Descrição de gráfos através de análise de correspondência
Visualização de uma série de gráfos simples planar simétrico, principalmente por meio de correspondência análise. Os três gráfos são grafos planares: um gráfo em forma de tabuleiro de xadrez, um ciclo, e dois gráfos empíricos suposto representam mapas das regiões do Japão e França. Esses exemplos fornecem uma ponte entre as facetas distintas de DtmVic: um mesmo gráfo pode levar à entrada de dados diferentes: clássica dados numéricos, dados textuais, e um modelo específico "externo". - C5- estruturais de compressão de imagens através de SVD e CA
C5 Exemplo pode ser visto como um apêndice pedagógica. Não faz uso de dados em formato DtmVic, uma vez que lida com imagens digitalizadas. Uma simples matriz retangular de inteiros basta: não há necessidade de identificadores para linhas ou colunas. Uma interface especializado é fornecido através do botão "DtmVic Ferramentas" do menu principal.
Tutorial D: importação de dados
- D1- Importação de dados numéricos de um Excel ® arquivo
- D2- Importação de dados numéricos a partir de um formato livre de arquivos
- D3- Importação de dados numéricos a partir de um arquivo de formato fixo
- D4- Importação de dados textuais em um formato livre de arquivos
- D5- Importação de tanto numérica como dados textuais de um formato de arquivo XML
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