Besse, Philippe

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Statistique et analyse des donnéesPHILIPPE BESSEDeux exemples d’analyse en composantes principales filtrantesStatistique et analyse des données, tome 5, no 3 (1980), p. 5-15.<http://www.numdam.org/item?id=SAD_1980__5_3_5_0>© Association pour la statistique et ses utilisations, 1980, tous droits réservés.L’accès aux archives de la revue « Statistique et analyse des données » implique l’accord avecles conditions générales d’utilisation (http://www.numdam.org/legal.php). Toute utilisation commer-ciale ou impression systématique est constitutive d’une infraction pénale. Toute copie ou impres-sion de ce fichier doit contenir la présente mention de copyright.Article numérisé dans le cadre du programmeNumérisation de documents anciens mathématiqueshttp://www.numdam.org/Statistique et Analyse des Données 3 - 1980 pp. 5-15 DEUX EXEMPLES D'ANALYSE EN COMPOSANTES PRINCIPALES FILTRANTES Philippe BESSE Laboratoire de Statistique et Probabilités E.R.A. - C.N.R.S. n° 591 Université Paul Sabatier - 31077 TOULOUSE Cedex INTRODUCTION X étant une fonction aléatoire sur un espace probabilisé (Œ,&»P) et connue aux instants t.,....t de discrétisation, on considère les p variables aléatoires {Xfc ; i=l,...,p} . 1 p t. 1 D Les individus éléments de Q sont alors considérés comme des vecteurs de IRr muni de la métrique euclidienne classique. La pratique de l'Analyse en Composantes Principales (A.C.P.) qui en décou-le pose alors quelques problèmes : La stabilité est assurée en montrant que l'analyse est une approximation convergente de 2 l'A.C.P. théorique, dans lf espace de Hilbert L (T), de la fonction aléatoire X (l>],[3j). Mais la métrique alors considérée, attribuant un même rôle à chaque variable, rend l'analyse insensible à l'aspect évolutif du phénomène. Cette remarque conduit à l'emploi d'autres structures hilbertiennes (espaces de Sobolev) adap-tables à l'exemple étudié en fonction des hypothèses de régularité admissibles sur X. Les problè-mes d'interpolation des trajectoires de X et d'approximation de l'analyse sont résolus, tandis que l'interprétation des plans factoriels, rendue délicate par l'utilisation d'une métrique non classique, est facilitée par la notion d'A.C.P. filtrante. Le texte, tout en résumant la démarche de [2],propose de généraliser la notion d'A.C.P. d'une variable aléatoire par celle d'A.C.P. d'une fonctionnelle aléatoire linéaire dans certains cas où X ne vérifie pas des hypothèses suffisantes • 1 - A.C.P. EN GEOMETRIE HILBERTIENNB. 1.1- A.C.P. d'une variable aléatoire. $ désigne un espace de Hilbert supposé séparable et $' son dual topologique ((.,0^ et <.,.> ., désignent respectivement le produit scalaire et la dualité sur 40. Soit (fi, & ,P) un espace'probabilisé sur lequel est définie une variable aléatoire (v.aO X du second ordre, centrée et à valeurs dans $: E(X> - 0 et X £ L2(Û,a,P ; *,» $) U-à-d. :E(|X|£)<- ) On considère la fonctionnelle aléatoire linéaire (f.a.A.) notée U* (cf Cl]; P-89), appli-cation de •' dans Mfts[fi,8.; 3*.* m3 1ui à t o u t élément u de $' associe la v.a.r. : U*u « < X,u >. On montre alors que U* est un opérateur linéaire de Hilbert-Schmidt ffl.S.) de *' dans L (B,â,P) et son adjoint U (également de H.S.) est l'opérateur de L (fl,a,P) dans $ défini par : V f e L2(£î,a,P), Uf * E(Xf) . Le produit V = U « u* est alors un opérateur nucléaire, auto-adjoint et positif : c'est l'opé-rateur de covariance de X. On a le schéma de dualité : $ < H L2(fi,â,P) A V I $» 2 — > L2ca,a,P) (A désigne 1'isomprphisme canonique entre $ et $'). L'A.C.P, de X, qui se définit comme étant la recherche de l'élément norme de $' maximisant JU*U| , est obtenue par l'analyse spectrale de l'opérateur auto-adjoint, positif et nu-L2(Q,a,P) cléaire A « V. 1.2 - A.C.P. d'une f.a.JE. D'une façon plus générale, on considère une f.a.A.U* de $' dans L (fl, a,P) telle que l'opé-rateur U* soit borné mais non nécessairement compact. On définit alors l'A.C.P. de la f .a.A. U comme étant l'A.C.P. de l'opérateur linéaire borné U, adjoint de U* (cf. [3], p. 148 et suivantes), Au moins dans le cas ou U* est de Hilbert-Schmidt, la f .a.*, admettant un opérateur de covariance V = UoU* nucléaire, se réduit à une v.a. X par la formule (cf. Cl], p.101) : V u e * ' , U*u(w) « < u, X(u) > # l ^ P-p.s. et l'A.C.P. de U* est équivalente à l'A.C.P. de la v.a. JC. Mais, comme dans l'exemple du § 4 , si la f.a.Jl. ne se réduit pas à une v.a., l'analyse en composantes principales d'une fonctionnelle aléatoire linéaire est une généralisation de l'analyse d'une variable aléatoire. 1.3 - A.C.P. filtrante. Soit F un élément de o£ ($,^) où ty est un autre espace hilbertien supposé séparable. Si X est une v.a. à valeurs dans $ , centrée et du second ordre, FX est une v.a. à valeurs dans ij/ , également centrée et du second ordre ; l'A.C.P. de FX dans ip est alors fournie par l'ana-lyse spectrale de l'opérateur auto-adjoint, positif, nucléaire B o F oV °F où F o V o F dé-signe l'opérateur de covariance.de FX et B l'isométrie canonique entre ty et ty1 . Dans le cas où F est une isométrie entre * et i|i , l'A.C.P. de X dans $ et l'A.C.P. de FX dans ty sont dites sem-blables car elles conduisent à des représentations identiques dans les plans factoriels. En pratique, ^ est l'espace L (T) (où T est un ouvert de IRn) identifié à son dual topolo-gique (B=I) et pour interpréter l'A.C.P. d'une v.a. X dans un espace $ (un espace de Sobolev) 2 on cherche l'application F qui est une isométrie entre $ et L (T) . Inversement, F étant fixé, on détermine l'espace $ qui fait de F une isométrie et il est plus simple, pour connaître l'A.C.P. de FX dans L2(T), de calculer directement l'A.C.P. (appelée filtrante) de X dans $ . Exemple : $ = HS(IRn) , ty = L (IRn) (s elR, JB^ est muni de la mesure de Lebesgue). Par construction des espaces H (IR ) , (cf.[7]) s/2 F : u € HS(IRn) - Fu -JF"1 R T U (1 +|X|2) 1 Létrie entre Hs(ÏRn) et L2(IRn)( de Wiener utilisé pour débruiter un signal est une isométr T  (IRn . Pour s 2 on reconnaît en F le filtre 2 - APPROXIMATION 2.1- Définition Soit <$ (resp. $') un sous-espace de $ (resp. de $') (dim $ = dim <&' = p) muni de la structure hilbertienne induite ; ir , i (resp. TT', i') désignent le projecteur orthogonal et P P P P l'injection canonique entre $ et $ (resp. $' et $'). L'approximation de l'A.C.P. de X dans $ Je • est la recherche d'un élément de norme 1 de $' tel que U o i u soit de variance maximale et P P itérations sous contraintes d'orthonormalité dans $' ; c'est encore l'analyse de la v.a. TT O X P P dans $ qui conduit au schéma de dualité : P P $' P $ <-$' P L <n,a,p) ->LZ(Q, a,p> TT' « A *> i P P TT o V o i' P P L'approximation est fournie par l'analyse spectrale de l'opérateur auto-adjoint, positif et de rang fini A « V . P P 2 . 2 - Convergence Afin de s ' a s s u r e r de l a s t a b i l i t é de c e t t e méthode, on do i t montrer la convergence uniforme des f a c t e u r s e t va leurs p r i n c i p a l e s qui e s t conséquence ile la convergence uniforme de l 'opérateur i ' o A ° V o TT1 vers l ' opéra teur A ° V dans $ ' . On montre alors l e p p p p r p Théorème : S*L {$ } 2At une. 6u£tz cAOsU&cwte. de AOuà-eApaceA de $ munU de la àt/iuctuJiz P pe2N hÀJLbzAJtLzwiz XxiduJjti et teZlz que : &un $„ ~ P> ti $ denôe daei6 $ , ? pe3W p a£o-^ 6 £'ano£</4e en composante* psUndpaloA approchée de X dan* $ conveAgz unl^oAmémeyU. v&a> V analyse de X daita $. Remarque : lorsque l 'approximation c i - d e s s u s e s t a s s o c i é e à une approximation par é c h a n t i l l o n -nage s t a t i s t i q u e de û ( c f . [ 3 ] , p . 2 6 6 ) , on o b t i e n t une double approximation de l 'A.C.P. de X dans $ ( c f . [ 2 ] , p. 31) qui converge également uniformément. 2 .3 - Cas des espaces de Sobolev S o i t T = ]a,bC un ouvert de 1R ; on considère l e cas où $ e s t un espace de Sobolev sur T T ( r e s p . l e dual d'un espace de Sobolev sur T) . $ ( re sp . $ ' ) e s t un sous-espace h i l b e r t i e n de 1R e t admet donc un noyau reproduisant noté g ( t , t f ) . So i t A = { t , , . . . , t } une subdiv is ion d ' é l é -P 1 P ments d i s t i n c t s de T ; on c o n s t r u i t une s u i t e {$ } (resp . { $ ' } ) de sous-espaces d'ap-P pelN p pe3N proximation de l a façon suivante : $ ( r e s p . * ' ) = S =» Vect, ( g ( t i , . ) ; i = l , . . . , p } et la subdivision A est affinée de sorte que P lim sup(t -a, b-t , t. - t. ; i=l,...,p-3) = 0 . p-+co P S (cf.[6]) est l'espace des fonctions "spline" d'interpolation aux noeuds t.,..., t c'est-à-dire P 1 P que le projecteur orthogonal TÎ associe à tout f de $ (resp. $') l'élément ÏÏ f de $ (resp $') qui prend les mêmes valeurs que f aux instants t ,...,t , et est le plus lisse en un certain sens. De plus, la suite {S } vérifie les hypothèses du théorème de convergence. P pe3N On montre alors que l'approximation cherchée est fournie par l'analyse spectrale de la ma-trice A o V (resp. A » V dans le cas où $ est le dual d'un espace de Sobolev) avec P P p P A » Cg(t.,t.)] , V = [K(t ,t )] P J lsi,j*p P J l*i»j*P où g est le noyau reproduisant de l'espace de Sobolev considéré et K la fonction de covariance de X. La réalisation pratique est immédiate à partir des programmes connus d'A.C.P. .Deux exemples simples sont présentés dans les paragraphes suivants afin d'illustrer la démarche adoptée. COURBES DE TEMPERATURE 3.1- Les données. On considère une population de 32 villes françaises dont on connait les moyennes des tem-pératures mensuelles, c'est-à-dire les valeurs prises par 12 variables notées Tj,...T9,TO,TN,TD qui se succèdent à des intervalles de temps considérés égaux dans T = [0,1] (il s'agit en fait d'un processus "moyenne mobile" : X - moyenne de Xfc sur un intervalle de trente jours centrés en t) . 3.2 - A.C.P. dans L2(0,1), 2 Après centrage des données, l'approximation de l'A.C.P. dans L (0,1) conduit (cf. C2J , p..25) à l'emploi de la métrique euclidienne classique. On retient les trois premiers vecteurs propres auxquels sont associés les "variances expliquées" : 100 x X. i 12 Z A. 2 j-l i=*l 87,0 i=2 12,1 i=3 0,378 Le premier plan factoriel (planche 1), expliquant 99% de la variance, est une très bonne représentation du nuage tandis que le troisième axe (0,4%) présente peu d'intérêt. Le premier axe discrimine fortement et sans nuances les villes froides des villes chaudes (axe Nord-Sud) alors que le second axe discrimine faiblement les villes tempérées des villes à climat plus con-tinental (axe Ouest-Est). Mais, ce qui apparaît avec le plus de précision, c'est une "corréla-tion circulaire" des variables car chaque variable est fortement corrélée à celle du mois précé-dent et à celle du mois suivant. Il s'agit alors, par un choix judicieux de métrique sur l'espace des individus, détenir compte des proximités dans le temps des variables et ainsi de supprimer ces corrélations triviales afin d'obtenir une représentation plus fine des données. 3.3 - A.C.P. dans ^(0,1) . Afin de comparer les deux analyses, les variables sont maintenant considérées comme les résultats de mesures mensuelles à des instants distincts. On suppose alors que les courbes obte-nues sont des éléments de l'espace de Sobolev H (0,1) (on suppose les trajectoires absolument continues) qui, lorsqu'il est muni du produit scalaire : ri (u,v) u(t) v'(t)dt + u(0) v(0) , admet pour noyau reproduisant g(t,t') - 1 + min(t,t') L'emploi de cette métrique, qui est représentée dans la base (g(t^,.) ; i»î,...,p} de $ par la matrice inverse de la matrice de terme général g U ^ t . ) , est équivalent à une transformation des données. Les variables représentent alors (sauf aux bornes) les pentes des segments de droite qui interpolent les trajectoires (cf. [2], p.77). Cette métrique a un effet dispersif sur les "variances expliquées" qui deviennent : 10 cr + 3 + O • : • -s. Planché 1 't! Œ. T ' f uJ o3 + + • • - + + + • • + »- + • * + • • • • . • • i » + aJ ' 3 w o *• « >- f Planche 2' 12 2 o • t a , O X co » - LU t— I -I « • ., . • • • + + + • + • + + «, + + + 4 . 4 . 4 . . , , . + « . + + + " £ + • * • + , + + + + + + + + 4.+ 4.+ «J + — • +t ' > • H-» • 3 = + O t - O 4- o: t\t 1 Ul f x* l Planché 3 . 13 100 x L-I 68,7 i=2 17,5 i-3 4,82 12 Z X. i-1 J Il faut cette fois considérer trois axes (planches 3 et 4) pour obtenir 91% de la variance et les deux premiers axes ont subi une permutation : l'axe 1 est devenu l'axe Est-Ouest, l'axe 2 est l'axe Nord-Sud. Le premier plan factoriel donne alors une représentation assez fidèle de la carte de la France tandis que le troisième axe complète la caractërisation des villes intermé-diaires dont l'accroissement de la température se fait sentir dès le mois de mars. Ainsi, en éliminant les corrélations triviales, l'A.C.P. dans H (0,1) présente un compromis entre les données multidimensionnelles initiales (p=12) et la représentation trop linéaire de 2 l'A.C.P. dans L (0,1) et, présentée comme une A.C.P. filtrante, l'interprétation des plans fac-toriels reste simple. 4 - CALENDRIER DE CONSTITUTION DES FAMILLES On propose dans ce paragraphe une relecture d'une étude présentée en [4] et en,[5] à l'aide des notions décrites précédemment. 4.1 - Le modèle La formalisation du problème proposée en [5] commence de la façon suivante : Sur chacune des n familles observées pendant 20 années de mariage, on connait un vecteur Z de dimension 20 où la i coordonnée représente le nombre d'enfants nés dans la famille entre les anniversaires de mariage (i-1) et i ; Z est alors constitué des valeurs prises par la mesure X, définie ci-dessous, sur des intervalles ](i-l)/20, i/20] du segment T = [0,1]. A chaque famille u) de ù , on associe un entier N(ai) qui est le nombre total d'enfants qu'a cette famille et la suite {^(u) ; i=l,... ,N(w)} des dates de naissance des enfants. En associant à chaque naissance une masse de Dirac, on construit une mesure aléatoire : N(o>) x(u) ' J, \™ qui vérifie pour toute fonction continue sur T : N(ai) < X(w),u > - Z u(t.) . i-1 L X est ainsi une v.a. à valeurs dans l'espace de Banach des mesures de Radon sur T, mais comme l'A.C.P. utilise les propriétés d'orthogonalité, l'étude doit nécessairement se situer dans un cadre hilbertien. La démarche suivante est donc adoptée : - définir l'A.C.P. de X comme étant celle d'une v.a. à valeurs dans un espace de Hilbert $ . 14 - comme X n'est pas une v.a. à valeurs dans L (T), l'A.C.P. de X par 2 rapport à la structure de L (T) est définie comme étant celle d'une fonctionnelle aléatoire linéaire. 4.2 - A.C.P. dans (H^O,!)) ' L'A.C.P. de X est donc définie dans un espace de Hilbert qui doit être, pour contenir les éléments X(co), le dual d'un espace de fonctions continues. L'espace hilbertien convenable et le plus pratique est le dual $! de l'espace : de produit scalaire «j - l u e 1^(0,1) ; u(v) = 0 \ (u,v)2 = f u'(t) v'(t)dt . o On montre alors ([2] p.86) que X est bien du second ordre et admet donc un opérateur de covariance nucléaire et, après centrage, on peut en faire lfA;C.P. dans (H'(0,1))' qui revient donc à calcu-2 1er l'analyse de FX dans L (T) (F est l'opérateur d'intégration). 4.3 - A.C.P. dans L2(T) Le schéma de dualité de l'A.C.P. ci-dessus peut se compléter de la façon suivante : •>l-(Çl,&,V) V /s V U « u U o u L'injection canonique de $1 dans L (T) étant une application continue et à image dense, * ** 2 l'opérateur U de noyau X se prolonge de manière unique en un opérateur continu U de L (T) 2 ^ 2 2 dans L (fi, 3l,P) dont l'adjoint est un opérateur linéaire continu noté U de L (Œ,2L>P) dans L (T). La f.a.Jl. ainsi construite, dont on considère l'A.C.P., permet donc de donner un sens à la no-2 ** tion "d'A.C.P. de la v.a. X" relativement à la structure hilbertienne de L (T). L'opérateur U /S *>J( n'ayant pas de raison d'être de Hilbert-Schmidt et l'opérateur de covariance V de la f.a.A. U n'étant pas compact (cf.[5]), une telle analyse ne peut donc pas être limite uniforme d'une suite d'analyses en dimension finie. En [5], deux analyses utilisant la métrique euclidienne classique sont comparées. La pre-mière est calculée sur des variables représentant le nombre d'enfants nés entre les dates i-1 et i ; elle apparait donc comme étant une approximation (non convergente) de l'A.C.P. de la f.a.î. définie ci-dessus et fournit des résultats instables (ils dépendent du découpage de T et de l'échantillon). La deuxième analyse considère le nombre d'enfants nés à la date i ; c'est donc une approximation (convergente) de l'A.C.P. de X dans l'espace $!. 15 Contrairement à l'exemple précédent, la métrique de l'espace $! employée concentre la "variance expliquée" sur le premier axe (16 à 93%) (cf.[5]). Cette concentration amenant une représentation très linéaire des données, il serait sans doute intéressant de calculer l'analyse dans un espace intermédiaire. CONCLUSION : Pour s'assurer de la stabilité de l'analyse en composantes principales d'un processus, il a fallu en étudier (c£.[3]) la convergence vers l'analyse théorique calculée dans une struc-2 ture hilbertienne commode (L (T)). Ce travail étend ce résultat à d'autres espaces de, Hilbert et les exemples présentés montrent bien que le choix des variables décrivant le phénomène, équiva-lant à un choix de métrique, est fondamental quant à la qualité des représentations obtenues. L'étape suivante conduira sans doute à plonger ces structures hilbertiennes dans l'espace vec-toriel topologique de référence (implicitement l'espace des distributions) et à rechercher des critères permettant de sélectionner les métriques optimales,selon les exemples traités, tout en conservant (par l'expression du filtre) les possibilités d'interprétation. BIBLIOGRAPHIE [1] BENSOUSSAN A. - Filtrage optimal des systèmes linéaires. Punod, Paris, 1971. C2] BESSE P. -i Etude descriptive d'un processus- Approximation et interpolation. Thèse de 3ëme cycle, Toulouse, novembre 1979. [3] DAUXOIS J., POUSSE A. - Les analyses factorielles en calcul des Probabilités et en Statistique : essai d'étude synthétique. Thèse, Toulouse, 1976. [4] DEVILLE J.C. - Méthodes statistiques et numériques de l'analyse harmonique. Annales de l'INSEE, n°15, janvier-avril 1974. [5] DEVILLE J.C. - Un exemple catastrophique d'analyse factorielle et son explication. Colloque IRIA. 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