Explore Kernel Principal Component Analysis, une méthode non linéaire utilisant des noyaux pour la résolution linéaire de problèmes et la réduction des dimensions.
Couvre les techniques de réduction de dimensionnalité telles que PCA et LDA, les méthodes de clustering, l'estimation de la densité et la représentation des données.
