Analyse des composantes principales : réduction de la dimensionnalité

Cette séance de cours couvre l'application de l'analyse en composantes principales (PCA) pour la réduction de la dimensionnalité dans l'apprentissage automatique. L'instructeur démontre comment PCA peut réduire les informations redondantes dans les trajectoires d'angle articulaires, projeter des espaces d'état de grande dimension sur des dimensions inférieures et prétraiter les données pour la classification et la compression. PCA est montré pour extraire des fonctionnalités et réduire les coûts de calcul, ce qui en fait un outil précieux pour le stockage de données, la récupération et les tâches de classification.