Analyse en composantes indépendantesL'analyse en composantes indépendantes (en anglais, independent component analysis ou ICA) est une méthode d'analyse des données (voir aussi Exploration de données) qui relève des statistiques, des réseaux de neurones et du traitement du signal. Elle est notoirement et historiquement connue en tant que méthode de séparation aveugle de source mais a par suite été appliquée à divers problèmes. Les contributions principales ont été rassemblées dans un ouvrage édité en 2010 par P.Comon et C.Jutten.
Analyse en composantes principalesL'analyse en composantes principales (ACP ou PCA en anglais pour principal component analysis), ou, selon le domaine d'application, transformation de Karhunen–Loève (KLT) ou transformation de Hotelling, est une méthode de la famille de l'analyse des données et plus généralement de la statistique multivariée, qui consiste à transformer des variables liées entre elles (dites « corrélées » en statistique) en nouvelles variables décorrélées les unes des autres. Ces nouvelles variables sont nommées « composantes principales » ou axes principaux.
Event-related potentialAn event-related potential (ERP) is the measured brain response that is the direct result of a specific sensory, cognitive, or motor event. More formally, it is any stereotyped electrophysiological response to a stimulus. The study of the brain in this way provides a noninvasive means of evaluating brain functioning. ERPs are measured by means of electroencephalography (EEG). The magnetoencephalography (MEG) equivalent of ERP is the ERF, or event-related field. Evoked potentials and induced potentials are subtypes of ERPs.
Potentiel évoquéUn potentiel évoqué (PE, dit aussi ERP pour l'anglais Event-Related Potential) désigne la modification du potentiel électrique produite par le système nerveux en réponse à une stimulation externe, notamment sensorielle (un son, une image, etc.) mais aussi à un événement interne, notamment une activité cognitive (attention, préparation motrice, etc.) et enregistré grâce à des techniques comme l'électroencéphalographie (EEG) ou la magnétoencéphalographie (MEG).
Component (graph theory)In graph theory, a component of an undirected graph is a connected subgraph that is not part of any larger connected subgraph. The components of any graph partition its vertices into disjoint sets, and are the induced subgraphs of those sets. A graph that is itself connected has exactly one component, consisting of the whole graph. Components are sometimes called connected components. The number of components in a given graph is an important graph invariant, and is closely related to invariants of matroids, topological spaces, and matrices.
BereitschaftspotentialIn neurology, the Bereitschaftspotential or BP (German for "readiness potential"), also called the pre-motor potential or readiness potential (RP), is a measure of activity in the motor cortex and supplementary motor area of the brain leading up to voluntary muscle movement. The BP is a manifestation of cortical contribution to the pre-motor planning of volitional movement. It was first recorded and reported in 1964 by Hans Helmut Kornhuber and Lüder Deecke at the University of Freiburg in Germany.
Maximal independent setIn graph theory, a maximal independent set (MIS) or maximal stable set is an independent set that is not a subset of any other independent set. In other words, there is no vertex outside the independent set that may join it because it is maximal with respect to the independent set property. For example, in the graph P_3, a path with three vertices a, b, and c, and two edges and , the sets {b} and {a, c} are both maximally independent. The set {a} is independent, but is not maximal independent, because it is a subset of the larger independent set {a, c}.
Lateralized readiness potentialIn neuroscience, the lateralized readiness potential (LRP) is an event-related brain potential, or increase in electrical activity at the surface of the brain, that is thought to reflect the preparation of motor activity on a certain side of the body; in other words, it is a spike in the electrical activity of the brain that happens when a person gets ready to move one arm, leg, or foot. It is a special form of bereitschaftspotential (a general pre-motor potential).
Kernel principal component analysisIn the field of multivariate statistics, kernel principal component analysis (kernel PCA) is an extension of principal component analysis (PCA) using techniques of kernel methods. Using a kernel, the originally linear operations of PCA are performed in a reproducing kernel Hilbert space. Recall that conventional PCA operates on zero-centered data; that is, where is one of the multivariate observations.
Imagerie par résonance magnétique fonctionnellethumb|Détection par l'IRMf de l'activation des régions du cerveau impliquées dans la perception visuelle. L’imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf) est une application de l' permettant de visualiser, de manière indirecte, l'activité cérébrale. Il s'agit d'une technique d'imagerie utilisée pour l'étude du fonctionnement du cerveau. Elle consiste à enregistrer des variations hémodynamiques (variation des propriétés du flux sanguin) cérébrales locales minimes, lorsque ces zones sont stimulées.
Stable (théorie des graphes)thumb|280px|L'ensemble des sommets en bleu dans ce graphe est un stable maximal du graphe. En théorie des graphes, un stable – appelé aussi ensemble indépendant ou independent set en anglais – est un ensemble de sommets deux à deux non adjacents. La taille d'un stable est égale au nombre de sommets qu'il contient. La taille maximum d'un stable d'un graphe, noté I(G), est un invariant du graphe. Il peut être relié à d'autres invariants, par exemple à la taille de l'ensemble dominant maximum, noté dom(G).
Analyse factorielleL'analyse factorielle est un terme qui désigne aujourd'hui plusieurs méthodes d'analyses de grands tableaux rectangulaires de données, visant à déterminer et à hiérarchiser des facteurs corrélés aux données placées en colonnes. Au sens anglo-saxon du terme, l'analyse factorielle (factor analysis) désigne une méthode de la famille de la statistique multivariée, utilisée pour décrire un ensemble de variables observées, au moyen de variables latentes (non observées).
DonnéeUne donnée est ce qui est connu et qui sert de point de départ à un raisonnement ayant pour objet la détermination d'une solution à un problème en relation avec cette donnée. Cela peut être une description élémentaire qui vise à objectiver une réalité, le résultat d'une comparaison entre deux événements du même ordre (mesure) soit en d'autres termes une observation ou une mesure. La donnée brute est dépourvue de tout raisonnement, supposition, constatation, probabilité.
Union-findthumb|Partition avec 8 classes (qui sont des singletons) obtenue avec MakeSet(1), ..., MakeSet(8).|255x255px thumb|Partition avec 3 classes disjointes obtenue après Union(1, 2), Union(3, 4), Union(2, 5), Union(1, 6) et Union(2, 8).|255x255px En informatique, union-find est une structure de données qui représente une partition d'un ensemble fini (ou de manière équivalente une relation d'équivalence).
Algorithme de colonies de fourmisLes algorithmes de colonies de fourmis (, ou ACO) sont des algorithmes inspirés du comportement des fourmis, ou d'autres espèces formant un superorganisme, et qui constituent une famille de métaheuristiques d’optimisation. Initialement proposé par Marco Dorigo dans les années 1990, pour la recherche de chemins optimaux dans un graphe, le premier algorithme s’inspire du comportement des fourmis recherchant un chemin entre leur colonie et une source de nourriture.
Gestion des donnéesLa gestion des données est une discipline de gestion qui tend à valoriser les données en tant que ressources numériques. La gestion des données permet d'envisager le développement d'architectures, de réglementations, de pratiques et de procédures qui gèrent correctement les besoins des organismes sur le plan de tout le cycle de vie des données. Les données sont, avec les traitements, l'un des deux aspects des systèmes d'information traditionnellement identifiés, et l'un ne peut aller sans l'autre pour un management du système d'information cohérent.
Imagerie cérébraleLimagerie cérébrale (dite aussi neuro-imagerie) désigne l'ensemble des techniques issues de l' qui permettent d'observer le cerveau, en particulier lorsqu'un individu exécute une tâche cognitive. L'observation du cerveau par autopsie est imprécise et incomplète en ce qu'elle se limite à l'analyse d'un état figé qui ne peut rendre compte d'effets liés aux évolutions dans l'organe vivant. Le premier effort connu de neuro-imagerie visant à dépasser cette limite a été la « balance de circulation humaine » de Angelo Mosso développée dans les années 1880.
ÉlectroencéphalographieL'électroencéphalographie (EEG) est une méthode d'exploration cérébrale qui mesure l'activité électrique du cerveau par des électrodes placées sur le cuir chevelu souvent représentée sous la forme d'un tracé appelé électroencéphalogramme. Comparable à l'électrocardiogramme qui permet d'étudier le fonctionnement du cœur, l'EEG est un examen indolore et non invasif qui renseigne sur l'activité neurophysiologique du cerveau au cours du temps et en particulier du cortex cérébral soit dans un but diagnostique en neurologie, soit dans la recherche en neurosciences cognitives.
