Nous prA(c)sentons les fondements thA(c)oriques et les A(c)quivalences entre les algorithmes PCA, MDS, Regroupement spectral, Kernel PCA, Isomap, LLE, GPLVM et Laplacian eigenmaps. Ces mA(c)thodes possA]dent des propriA(c)tA(c)s que nous avons exploitA(c)es pour A(c)tudier les documents acoustiques dans des espaces de faible dimensionnalitA(c). Dans une premiA]re partie expA(c)rimentale, nous faisons une analyse des signaux acoustiques A l'aide de ces mA(c)thodes et des algorithmes d'estimation de la dimensionnalitA(c) intrinsA]que. Une seconde contribution consiste A appliquer la thA(c)orie...
Nous prA(c)sentons les fondements thA(c)oriques et les A(c)quivalences entre les algorithmes PCA, MDS, Regroupement spectral, Kernel PCA, Isomap, LLE,...
