Méthodes multivariées I

Cette séance de cours couvre des méthodes multivariées telles que l'analyse en composantes principales (PCA), la décomposition en valeurs singulières (SVD), les moindres carrés partiels (PLS) et l'analyse en composantes indépendantes (ICA). Il explique la logique de la réduction de la dimensionnalité, les principes mathématiques derrière le PCA, la relation entre le PCA et le SVD, et la méthode du noyau pour le PCA. En outre, il se penche sur la corrélation PLS, fournissant des exemples de la façon dont ces méthodes peuvent être appliquées aux données d'imagerie cérébrale fonctionnelle pour extraire des informations significatives.