L'objectif de la manipulation est de construire une base de Kerhunen-Loeve a partir d'un echantillon d'images de galaxies. Cette base est obtenue par Analyse en Composantes Principales et permet de determiner les composantes les plus representatives des donnees.
Ce traitement avait deja ete effectue comme l'explique cet article . La premiere conclusion de cet article est l'influence genante des sources se trouvant sur les images, principalement les etoiles. Il paraissait donc necessaire de nettoyer les images pour obtenir de nouveaux resultats.
La presentation suivante introduit brievement la morphologie mathematique et les operateurs utilises pour supprimer les sources genantes sur les images des galaxies. Elle compare ensuite les resultats obtenus avec et sans nettoyage.
Ci-dessous la nouvelle base de KL obtenue apres nettoyage.
La premiere conclusion a laquelle on arrive avec cette nouvelle base est que le jeu de donnees d'entree est trop petit. En effet, la base de KL ainsi calculee effectue un "surapprentissage" des donnees. Elle est tres efficace pour representer les images qui ont servi a la calculer mais elle est inadaptee pour representer d'autres profils de galaxies. Cette conclusion obtenue par cross-validation est logique et montre qu'il serait necessaire d'avoir une base d'images plus grande et plus representative de l'ensemble des profils de galaxies classifiables. Plus l'echantillon sera exhaustif plus l'ACP donnera une base a meme de decomposer efficacement un grand nombre de profils differents.
