TY - Type of reference TI - Classification de variables et analyse multivariée de données mixtes issues d’une étude BCI AU - Jérôme Saracco AU - Marie Chavent AU - Liliana Audin-Garcia AU - Véronique Lespinet-Najib AU - Ricardo Ron-Angevin AB - L’objectif de ce travail est de traiter des données complexes issues de la technique des Brain Computer Interfaces (BCI) au moyen de méthodes statistiques multivariées (approche PCAmix et classification de variables) afin de mieux comprendre et interpréter les relations qui existent entre elles. Cet article présente ainsi la classification de variables qui a pour but de réunir des variables fortement liées entre elles. L’approche proposée fonctionne avec des données mixtes, c’est à dire des données contenant des variables numériques et des variables catégorielles. Deux algorithmes de classification de variables sont décrits : un de classification hiérarchique et un autre de partitionnement de type k-means. Une rapide description de la méthode PCAmix (qui permet de faire de l’analyse en composantes principales pour des données mixtes) est fournie, vu que le calcul des variables synthétiques résumant les classes de variables obtenues est fondé sur cette méthode multivariée. Enfin, les approches PCAmix et ClustOfVar (implémentées dans les packages R ClustOfVar et PCAmixdata) sont mises en oeuvre sur les données réelles issues de l’étude BCI. Des recommandations, reposant non seulement sur des critères de performances, d’efficience mais aussi de satisfaction, ont pu être faites concernant le choix d’interface dans l’usage des claviers virtuels, notamment pour des personnes avec des problèmes moteurs tels que la maladie de Charcot. DO - 10.21494/ISTE.OP.2018.0311 JF - Ingénierie cognitique KW - Classification de variables, données mixtes, analyse en composantes principales, packages R, brain computer interface, analyse multivariée des données, visualisation des données, clustering of variables, mixed data, principal component analysis for mixed data, R packages, brain computer interface, multivariate data analysis, data visualization, L1 - https://openscience.fr/IMG/pdf/iste_ingecog18v2n1_4_ok.pdf LA - fr PB - ISTE OpenScience DA - 2018/12/18 SN - 2517-6978 TT - Clustering of variables and multivariate analysis of mixed data from BCI study UR - https://openscience.fr/Classification-de-variables-et-analyse-multivariee-de-donnees-mixtes-issues-d IS - Numéro 1 VL - 2 ER -