Analyse des composantes principales : réduction des dimensions

Cette séance de cours couvre l'analyse des composantes principales (APC) comme méthode classique de réduction des dimensions des ensembles de données. Il explique l'idée centrale de l'APC, le processus d'extraction variable, le calcul des composants principaux et le choix du nombre de composants à retenir. La séance de cours traite également de la représentation des données dans des dimensions réduites, de l'importance de réduire la dimensionnalité pour les algorithmes d'apprentissage supervisé, et des méthodes permettant d'éviter une suradaptation lors de la sélection et de l'évaluation des modèles.